한자표기동음이철어의 어휘접근과정을 탐색하기 위해 두개의 실험들이 수행되었다. 피험자들은 한자표기 동음이철어(점화어)의 표기상 관련된 의미나 음운상 관련된 의미 각각의 연상어(한글표기표적어)에 대해 어휘판단을 하였다. 실험 I 은 200ms SOA 와 1000ms SOA 에서 두 의미들의 활성화의 시간경로를 탐색했는데, 그 결과 두 의미들이 동시에 인출 되며 어휘의미에 대한 접근이 음운표상에 의해 매개됨이 밝혀졌다. 실험 II 에 따르면 주의할당에 의한 손실이 음운상 관련된 의미에 있어서만 가능하였다. 긴 SOA에서는 통제처리가 작용하지만 철자상 관련된 의미에 대한 통제는 불가능한 것으로 판단되었다.
기계번역이 인간의 언어 능력을 기계로 구현한다는 점에서 전산학적 성격이 강하다면, 변환 사전은 인간의 어휘부(lexicon) 정보를 그대로 기계에 표상한다는 점에서 언어학적 성격이 강하다. 여기서는 다양한 어휘부 정보 중에서 한영 기계번역에서 필요한 언어학적 정보를 추출하고 이러한 정보를 바탕으로 적절한 동사 대역어 선택을 위한 변환 사전의 모형을 만들어 보고자 하였다. 한영 기계번역에서 적절한 동사 대역어 선택의 어려움은 한국어 동형어 처리 문제와 한국어에서는 포착되지 않지만 영어로 번역하는 과정에서 발생하는 영어 표현의 특수성 때문에 기인한 것으로 볼 수 있다. 이 논문에서는 이러한 문제를 논항과 문법 형태소, 선택제약, 개별 어휘 등의 기초적인 언어학적 개념을 이용한 변환사전을 통해 해결한다. 또한 동사 대역어 선택에 영향을 미치는 이러한 개별적인 요인들은 실제 변환사전의 기술에 있어서는 복합적으로 적용됨을 동사 '먹다'의 기술을 통해 확인할 수 있다.
이 발표에서는 공시적 기술 위주의 대규모 언어사전으로서의 현대한국어 사전을 구상할 때 성찰이 요구되는 서술명사의 처리방안을 생각해 보고자 한다. 보통명사의 한 하류부류인 서술명사로 특징지어지는 명사 약속을 실례로, 그 통사 어휘적 기술을 시도하고, 그 결과를 활용하는, 언어학적으로 근거있는 명사의 사전항목 구성을 검토해 보는 것이다. 약속의 항목에 명시적으로 표시되어야 할 주요 어휘 통사적 속성을 제시하고 또 이들의 사전적 표상을 위한 몇 가지 실제적 제안을 소개하려고 한다.
어휘 중의성 해소는 다양한 분야에서 중요한 위치를 차지하고 있는 자연어처리 관련 문제이다. 본 논문에서는 어휘 중의성 해소의 실제 응용과 관련하여 문헌 내에 여러 개의 중의어가 존재할 때의 중의성 해소 문제를 다룬다. 기존의 연구에서는 다루지 않았던 다수의 중의어가 존재할 때의 중의성 해소 문제에 대하여 고찰한 후, 중의어 간의 연관성을 이용한 중의성 해소 개념을 제시한다. 또한 이를 이용한 구체적인 해소 방안 제안 및 본 연구의 한국어-한국수화 번역 시스템에의 응용 예를 소개한다. 결론 및 향후 과제에서는 본 논문에서 언급된 방법의 향후 개선 방안에 관하여 언급한다.
자연 언어 처리의 구문 분석에서는 중의성 있는 결과가 많이 생성된다. 이러한 중의성을 해소하는데 어휘정보가 유용하다는 것은 잘 알려져 있으며, 이러한 어휘정보와 이를 이용한 중의성 해소에 관한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문은 한국어의 구문 구조 분석 시 부사에 의해 발생되는 중의성을 해소하기 위해 수식어 사전을 이용하여 구문 분석에서의 구조 중의성을 해소하였다. 수식어 사전의 어휘정보와 대상 말뭉치를 통해 각각의 부사에 대한 문법을 구성하고, 이를 이용하여 한국어 구문구조 분석에서 부사에 의해 발생되는 중의성을 줄일 수 있다.
국제적으로 이슈가 되고있는 사건들의 뉴스는 보도당국의 입장차이에 따라 동일 이슈에 대한 관점의 차이를 나타낸다. 교차언어 연구에서는 번역하는 과정이 중요하다. 본 논문에서는 중-한 어휘번역에서 발생하는 오류 및 모호성을 해결하기 위해 키워드를 중심으로 문맥 어휘를 이용해서 번역한 후 번역결과에서 빈도가 높은 한국어 어휘를 선택하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 소셜 이슈 3 개에 대한 트윗 데이터에서 실험하여 추출된 중-한 이슈 뉴스 결과에서의 정확도 85.8%의 성능을 보였다. 실험을 통해 제안 방법이 중-한 교차언어 트위터 데이터에서 동일한 이슈와 관련된 뉴스를 찾는데 효과적인 방법임을 알 수 있다.
상품평은 구매 예정자의 의사 결정에 큰 도움을 준다. 그러나 하나의 상품에 관한 상품평의 수가 많고 의견도 다양하여 모든 상품평을 읽고 상품에 대한 직관적인 판단을 내리기가 어렵다. 본 논문에서는 하나의 상품에 대한 모든 상품평을 분석하고 각각의 속성별로 극성(긍정, 부정) 정보를 추출하여 구매 예정자에게 제공함으로써 해당 상품이 어떠한 평가를 받고 있는지 빠른 판단이 가능하게 한다. 한국어의 언어적 특징을 반영하여 속성별 어휘 자질을 추출하고 이를 바탕으로 상품의 속성별 극성을 판단한다. 또한, 기구축한 속성별 어휘 사전의 자료부족 문제로 말미암아 상품평을 분석할 수 없을 때는 전체 어휘의 극성정보를 이용하여 상품의 전체 극성을 판단한다.
웹에 대한 사용자의 다양한 요구와 더불어 웹 서비스에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 사용자가 원하는 정보를 정확하게 제공하기 위한 의미기반의 검색방법이 중요한 이슈로 등장하였다. 사용자 질의에 대한 의미 분석 및 검색과 온톨로지 구축의 기반으로는 어휘망이 사용된다. 그러나 어휘망은 작성 시기와 그 내용이 일반적인 내용으로 구성되어 전문적인 의미 검색으로 사용하기에는 부족함이 있다. 따라서 본 논문에서는 다중 온톨로지를 이용한 어휘망 확장을 제안한다.
본 논문에서는 상위 검색결과 문서의 정확률을 향상시키기 위하여 핵심질의 클러스터와 단어 근접도를 이용해 재순위화하는 방법을 제안한 다. 언어모델에 의한 초기 검색결과를 상위 문서에 대해 발생한 질의어휘 조합을 기반으로 문서를 클러스터링한다. 질의어휘 조합 클러스터에 대해 질의어휘 사이의 근접도를 이용하여 핵심질의 클러스터를 선택한다. 질의의 문맥정보를 이용해 핵심질의 클러스터의 문서를 재순위화한다. 뉴스집합인 TREC AP 컬렉션에 대해 언어모델과 제안한 방법의 문서 정확률을 비교한 결과 제안방법이 언어모델에 비해 상위 100개 문서(P@100)에서 11.2% 성능이 향상되었다.
본 연구는 보완 대체 통신을 위한 문장생성에 관한 것이다. 문장생성의 목적은 언어생활이 불편한 사람들을 위한 보완 대체 통신에 사용하기 위해서이다. 보완 대체 통신은 사용자가 원하는 문장을 만들어 음성으로 출력해주는 시스템이다. 문장을 생성하기 위해서 어휘 정보를 보완대체 통신의 개념에 맞도록 변형하여 도입하였고, 어휘정보는 동사에 연결될 수 있는 명사와 조사로 이루어져 있다. 어휘정보를 이용하여 시스템을 구현하였고, 구현된 시스템으로 문장생성의 효용을 측정하였다. 구축된 시스템은 올바른 문장의 생성과 저장, 검색, 어휘입력의 기능을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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