• 제목/요약/키워드: 언어학적 분절

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한국어 문장 분류 태스크에서의 효과적 분절 전략 (An Effective Segmentation Scheme for Korean Sentence Classification tasks)

  • 김진성;김경민;손준영;임희석
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.173-177
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    • 2021
  • 분절을 통한 양질의 입력 자질을 구성하는 것은 언어모델의 문장에 대한 이해도를 높이기 위한 필수적인 단계이다. 분절은 문장의 의미를 이해하는 데 있어 중요한 역할을 하기 때문이다. 따라서, 한국어 문장 분류 태스크를 수행함에 있어 한국어의 특징에 맞는 분절 기법을 선택하는 것은 필수적이다. 명확한 판단 기준 마련을 위해, 우리는 한국어 문장 분류 태스크에서 가장 효과적인 분절 기법이 무엇인지 감성 분석, 자연어 추론, 텍스트 간 의미적 유사성 판단 태스크를 통해 검증한다. 이 때 비교할 분절 기법의 유형 분류 기준은 언어학적 단위에 따라 어절, 형태소, 음절, 자모 네 가지로 설정하며, 분절 기법 외의 다른 실험 환경들은 동일하게 설정하여 분절 기법이 문장 분류 성능에 미치는 영향만을 측정하도록 한다. 실험 결과에 따르면 자모 단위의 분절 기법을 적용한 모델이 평균적으로 가장 높은 성능을 보여주며, 반복 실험 간 편차가 적어 일관적인 성능 결과를 기록함을 확인할 수 있다.

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실시간 동시통역 시스템 개발을 위한 통역 분절단위 연구 (A Study on Segmentation Unit for the Real-time Simultaneous Interpretation System)

  • 구영은;김지연;홍정표;홍문표;최승권
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.229-235
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    • 2019
  • 동시통역에서는 번역이 즉각적으로 빠르게 이루어지면서 원천텍스트의 의미가 정확히 전달되는 것이 핵심이다. 따라서 실시간 동시통역 시스템의 개발을 위해서는 번역정확도와 번역속도가 균형적으로 최적을 이루는 지점에서 분절하는 방법론이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 운율 정보, 문법·통사 규칙, 의미 단위, 담화구조 표지, 분절단위의 길이 등 다양한 언어학적 자질을 제시하였다. 또한 본 논문에서 제안한 방법론을 검증하는 실험을 진행하였으며 그 결과 영한 데이터는 82%, 한영 데이터는 90%의 정확도를 보였다.

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한국어 단어 및 문장 분류 태스크를 위한 분절 전략의 효과성 연구 (A Comparative study on the Effectiveness of Segmentation Strategies for Korean Word and Sentence Classification tasks)

  • 김진성;김경민;손준영;박정배;임희석
    • 한국융합학회논문지
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    • 제12권12호
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    • pp.39-47
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    • 2021
  • 효과적인 분절을 통한 양질의 입력 자질 구성은 언어모델의 문장 이해력을 향상하기 위한 필수적인 단계이다. 입력 자질의 품질 제고는 세부 태스크의 성능과 직결된다. 본 논문은 단어와 문장 분류 관점에서 한국어의 언어적 특징을 효과적으로 반영하는 분절 전략을 비교 연구한다. 분절 유형은 언어학적 단위에 따라 어절, 형태소, 음절, 자모 네 가지로 분류하며, RoBERTa 모델 구조를 활용하여 사전학습을 진행한다. 각 세부 태스크를 분류 단위에 따라 문장 분류 그룹과 단어 분류 그룹으로 구분 지어 실험함으로써, 그룹 내 경향성 및 그룹 간 차이에 대한 분석을 진행한다. 실험 결과에 따르면, 문장 분류에서는 단위의 언어학적 분절 전략을 적용한 모델이 타 분절 전략 대비 최대 NSMC: +0.62%, KorNLI: +2.38%, KorSTS: +2.41% 높은 성능을, 단어 분류에서는 음절 단위의 분절 전략이 최대 NER: +0.7%, SRL: +0.61% 높은 성능을 보임으로써, 각 분류 그룹에서의 효과성을 보여준다.

합성단위 자동생성을 위한 자동 음소 분할기 후처리에 대한 연구 (The Postprocessor of Automatic Segmentation for Synthesis Unit Generation)

  • 박은영;김상훈;정재호
    • 한국음향학회지
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    • 제17권7호
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    • pp.50-56
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    • 1998
  • 본 논문은 자동 음소 분할기의 음소 경계 오류를 보상하기 위한 후처리 (Postprocessing)에 관한 연구이다. 이는 현재 음성 합성을 위한 음성/언어학적 연구, 운율 모델링, 합성단위 자동 생성 연구 등에 대량의 음소 단위 분절과 음소 레이블링된 데이터의 필요성에 따른 연구의 일환이다. 특히 수작업에 의한 분절 및 레이블링은 일관성의 유지가 어렵고 긴 시간이 소요되므로 자동 분절 기술이 더욱 중요시 되고 있다. 따라서, 본 논문은 자동 분절 경계의 오류 범위를 줄일 수 있는 후처리기를 제안하여 자동 분절 결과를 직접 합성 단위로 사용할 수 있고 대량의 합성용 운율 데이터 베이스 구축에 유용함을 기술한다. 제안된 후처리기는 수작업으로 조정된 데이터의 특징 벡터를 다층 신경회로망 (MLP:Multi-layer perceptron)을 통해 학습을 한 후, ETRI(Electronics and Telecommunication Research Institute)에서 개발된 음성 언어 번역 시스템을 이용한 자동 분절 결과와 후처리기인 MLP를 이용하여 새로운 음소 경계를 추출한다. 고립단어로 발성된 합성 데이터베이스에서 후처리기로 보정된 분절 결과는 음성 언어 번역 시스템의 분할율보 다 약 25%의 향상된 성능을 보였으며, 절대 오류(|Hand label position-Auto label position |)는 약 39%가 향상되었다. 이는 MLP를 이용한 후처리기로 자동 분절 오류의 범위를 줄 일 수 있고, 대량의 합성용 운율 데이터 베이스 구축 및 합성 단위의 자동생성에 이용될 수 있음을 보이는 것이다.

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합성용 운율 DB 구축에서의 MLP 기반 후처리가 포함된 음소분할 (The phoneme segmentatioi with MLP-based postprocessor on speech synthesis corpora)

  • 박은영
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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    • pp.344-349
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    • 1998
  • 음성/언어학적 및 음성의 과학적 연구를 위해서는 대량의 음소 단위 분절 레이블링된 데이터베이스 구축이 필수적이다. 따라서, 본 논문은 음성 합성용 DB 의 구축 및 합성 단위 자동 생성 연구의 일환으로 자동 음소 분할기의 경계오류를 보상할 목적으로 MLP 기반 호처리기가 포함된 음소 분할 방식을 제안한다. 최근 자동 음소 분할기의 성능 향상으로 자동 분절 결과를 이용하여 음성 합성용 운율 DB를 작성하고 있으나, 여전히 경계오류를 수정하지 않고서는 합성 단위로 직접 사용하기 어렵다. 이로 인해 보다 개선된 자동 분절 기술이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 음성에 내제된 음향적 특징을 다층 신경회로망으로 학습하고, 자동 분절기 오류의 통계 특성을 이용하여 자동 분절 경계 수정에 용이한 방식을 제안한다. 고립단어로 발성된 합성 데이터베이스에서, 제안된 후처리기를 도입 후, 기존 자동 분절 시스템이 분할율에 비해 약 25% 의 향상된 성능을 보였으며, 절대 오류는 약 39%가 향상되었다.

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식도발성 : 인두식도분절의 형태학적 연구 (ESOPHAGEAL SPEECH : MORPHOLOGICAL STUDY OF THE PHARYNGOESOPHAGEAL SEGMENT)

  • 홍원표;이원상;유병문;윤주헌;김유현;정태섭
    • 대한기관식도과학회:학술대회논문집
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    • 대한기관식도과학회 1987년도 제21차 학술대회 연제순서 및 초록
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    • pp.13.2-14
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    • 1987
  • 후두 악성종양의 치료로서 후두전적출술을 시행하는 경우 환자는 의사 전달수단인 언어의 장애를 동반하게 된다. 후두전적출술후 언어장애를 해결하기 위해 여러종류의 음성재활법이 제시되어 만족할 만한 결과를 얻고 있으나 그중 식도발성은 대부분의 학자들이 인정하는 가장 추천할 만한 방법이지만 시간이 걸리고 배우기가 어려워 환자들이 쉽게 단념할 수 있다는 단점이 있다. 저자들은 후두전적출술을 받은 10명의 환자에서 인두식도분절을 fluoroscopy로 관찰하여 다음과 같은 결과를 얻었기에 보고하는 바이다. 1) 식도발성을 잘하는 예에서는 pseudoglottis의 전후길이가 좌우길이보다 길었고 식도발성을 못하는 9례에서는 좌우길이가 전후길이보다 크거나 길었다. 2) 식도발성을 못하는 9례중 7례에서 인두식도 분절을 관찰할 수 있었다. 3) 인두식도분절에서 pseudoglottis의 모양이 식도발성을 잘하는 예에서는 정상성대와 유사하게 나타났다. 4) 식도발성을 잘하는 예에서는 pseudoglottis의 위치가 윤상인두괄약근 상방 2cm부위에서 관찰되었으며 식도발성을 못하는 9례중 6례에서는 pseudoglottis의 위치가 윤상인두괄약근 위치였으며 2례에서는 pseudoglottis가 각각 윤상인두괄약근상방 1cm, 1.5cm에 있었다.

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음성합성을 위한 분절음 길이예측 모델링

  • 정현성
    • 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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    • 대한음성언어의학회 2003년도 제19회 학술대회
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    • pp.236-236
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    • 2003
  • 음성합성을 위한 운율연구는 실험음성학과 음성공학 분야에서 활발히 이루어져 왔고, 가시적인 성과도 거두어 왔다. 최근 운율의 자연성을 향상시키기 위한 노력은 corpus-based unit selection에서와 같이, 대단위 음성자료에 의존하게 되면서 급격한 자연성의 향상을 가져온 것이 사실이지만, 여전히 새로 주어진 자료에 대해서 부자연스러운 운율을 극복해야 한다는 과제를 안고 있다. 이 논문은 길이, 억양, 에너지 등의 운율요소 가운데, 우선적으로 분절음의 길이에 초점을 두고, 대규모 음성자료를 바탕으로 한 자료기반형 길이예측모델을 지양하고 언어학적 지식과 언어자질을 이용한 지식기반형 길이예측모델을 제시하고자 한다. 모델링을 위한 방법으로는, 기본적으로 자료기반형 모델링 기법이지만 언어자질을 이용한 길이예측이 가능한 Classification and Regression Tree (CART) 모델링과 전통적인 지식기반형 모델링인 sequential rule systems을 확대시킨 Sums-of-Products 모델링을 사용한다. (중략)

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초등학교에서의 영어 발음 및 청취 교육

  • 정인교
    • 대한음성학회:학술대회논문집
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    • 대한음성학회 1997년도 7월 학술대회지
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    • pp.248-248
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    • 1997
  • 오늘날 영어교육은 교과과정령에 엄연히 명시된 네 가지 기능(four skills) 즉 듣기, 말하기, 원기, 쓰기라는 정당하고도 보편 타당성 있는 명분 하에 어떻게 가르쳐 왔는가 를 반문해 보면 많은 아쉬움이 남는다. 그간 6년간의 중등과정, 심지어는 대학에서 환 두해까지 영어를 이수한 사람틀 중에는 문자를 통해서는 상당한 수준, 그것도 영어 토박이들조차 놀랄 정도의 영어를 이해하지만, 소리를 통해 들을 때는 ---말하는 것은 두말 할 것도 없고---아주 간단한 내용의 영어조차 알아듣기 힘든 경험을 한 사람이 많다는 것은 부인할 수 없는 사실이다. 그 이유는 명백하다. 즉, 문자를 대할 때는 시각적 자극의 형태가 두뇌 속에 저장된 정보---가공할 문법적 지식---와 일치하기 때문에 쉽게 이해를 할 수 있는 반면, 소리를 들을 때는 청각적 자극의 형태가 두뇌 속에 저장된 정보---극히 불완전한 발음사전, 또는 모국어의 음운체계에 의한 영어발음--- 와 차이가 있기 때문일 것이다. 그러므로 적어도 말소리를 매체로 하는 의사소통에 있어서는 영어의 본토박이 발음을 정확히, 아니면 적어도 매우 근접하게 나마 터득하여(습관화하여)두뇌에 저장하는 일이 가장 중요한 일이다. 따라서 영어교사는 모국어의 음운체계에 대한 정확하고도 상세한 지식을 토대로 하여 영어의 음운체계와 '언어학적으로 의미 있는 (linguistically significant)' 대초분석의 방법으로 발음을 지도한다면 보다 나은 학습효과를 기대할 수 있을 것이다. 일반적으로 모국어의 발음이 외국어의 발음에 간섭을 유발하는 경우는 다음과 같다. 1. 분절음체계가 서로 다를 때 2. 한 언어의 음소가 다른 언어의 이음(allophone)일 때 3. 유사한 음의 조음장소와 방법 이 다를 때 4. 분절음의 분포 또는 배열이 다를 때 5. 음운현상이 다를 때 6. 언어의 리듬이 다를 때 위의 여섯 가지 경우를 중심으로 영어와 한국어의 발음특성을 대조하여 '낯선 말투(foreign accent)' 또는 발음오류를 최소로 줄이는 것이 영어교사의 일차적인 목표이다.

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음향 및 음소 정보를 이용한 연속제의 자동 음소 분할에 대한 연구 (A Study on Automatic Phoneme Segmentation of Continuous Speech Using Acoustic and Phonetic Information)

  • 박은영;김상훈;정재호
    • 한국음향학회지
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    • 제19권1호
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    • pp.4-10
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    • 2000
  • 본 논문은 자동 음소 분할기의 음소 경계 오류를 보상하기 위한 후처리(Postprocessing)에 관한 연구이다. 자동 분절 경계의 오류 범위를 줄일 수 있는 후처리기를 제안하고, 자동 분절 결과를 직접 합성 단위로 사용할 수 있는 대량의 합성용 운율데이터 베이스 구축에 유용함을 기술한다. 제안된 후처리기는 수작업으로 보정된 데이터의 특징벡터를 다층 신경회로망(MLP: Multi-layer perceptron)을 통해 학습을 한 후, 자동 분절 결과와 MLP 기반 후처리를 이용하여 새로운 음소 경계를 추출한다. 우선, 특징벡터 set은 음성학적 지식이 최대한 반영되도록 선정되었다. 그리고, 경계를 추출하기 위해서 비선형 패턴분리에 탁월한 성능을 보이는 MLP를 이용한다. MLP는 매우 다양하게 나타나는 음소 경계간 음성학적 특징을 단시간 내에 적용할 수 있기 때문이다. 마지막으로, 음운환경별로 특징 벡터가 적용되는 제안된 후처리 알고리즘을 이용하여 자동 분절의 경계 오류에 대한 보상이 이루어진다. 문장 단위로 발화된 합성용 데이터베이스에서 후처리기로 보정된 분절 결과는 음성 언어 번역 시스템의 분할율보다 약 19.9%의 향상된 성능을 보였으며, 절대오류 (|Hand label position-Auto label position|)는 약 28.6% 감소되었다.

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스타크래프트에 관한 기호학적 분석 : 그레마스의 기호 사각형을 응용한 의미분석 (A Semiotic Analysis of Starcraft : Sense Analysis by Greimas's Carre Semiotique)

  • 박태순
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제7권1호
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    • pp.21-29
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    • 2007
  • 그레마스의 기호 사각형과 구조생성기호학은 언어는 물론 비언어 텍스트 분석에도 유용하기에, 이를 활용하여 스타크래프트를 분석해보고자 하였다. 가장 1차적으로 필요한 작업이 게임 텍스트에 대한 분절이었는데, 본고에서는 크리스티앙 메츠의 거대 통합체 이론과 원칙을 차용하여 게임 텍스트 분절의 기준을 삼았다. 스타크래프트의 기호 사각형을 도출한 결과 스타크래프트는 전쟁이라는 의미축을 중심으로 하여 생산과 파괴라는 기본적인 의미범주를 통하여 의미를 생성하는 것으로 파악되었다. 이러한 의미작용체계에 대한 분석은 향후의 설화수준, 담화수준에서의 의미작용체계분석과 맞물려 총체적인 스타크래프트의 의미생성과정을 파악하는데 디딤돌이 될 것으로 기대된다.

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