의미역 결정은 입력된 문장 내 어절간의 의미 관계를 예측하기 위한 자연어처리 태스크이며, 핵심 서술어에 따라 상이한 의미역 집합들이 존재한다. 기존의 연구는 문장 내의 서술어의 개수만큼 입력 문장을 확장해 순차 태깅 문제로 접근한다. 본 연구에서는 확장된 입력 문장에 대해 구문 분석을 수행 후 추출된 문장 구조 정보를 의미역 결정 모델의 자질로 사용한다. 이를 위해 기존에 학습된 구문 분석 모델의 파라미터를 전이하여 논항의 위치를 예측한 후 파이프라인을 통해 의미역 결정 모델을 학습시킨다. ALBERT 사전학습 모델을 통해 입력 토큰의 표현을 얻은 후, 논항의 위치에 대응되는 표현을 따로 추상화하기 위한 계층형 트랜스포머 인코더 레이어 구조를 추가했다. 실험결과 Korean Propbank 데이터에 대해 F1 85.59의 성능을 보였다.
본 연구는 한국과 영국 교복 광고들 속에서 광고의 의미가 어떻게 구성되고 다양한 재현들이 무엇을 의미하는가를 고찰하고, 광고를 둘러싸고 전개된 담론들, 특히 성 담론에 주목하면서 양국의 문화적 함의의 차이를 밝히고자 하였다. 이를 위해 한국의 <스쿨룩스>와 영국의 <아메리칸 어패럴>의 교복 광고들을 분석 대상으로 선정했고 다양한 기호학적 분석 방법들을 활용했다. 기호의 2차 의미 생성 과정 분석, 즉 기표와 기의, 함축 의미와 이데올로기의 단계적 의미들을 도출하고자 하였다. 또한 비판적 담론 분석을 시도하여 광고 텍스트의 의미와 담론적 의미 및 이데올로기적 실천 의미를 파악하였다. 분석 결과, 이들 두 나라의 학생 교복 광고들에는 여성 상품화, 남녀의 권력 불균형, 아동 성애자적 접근 등의 부정적 양태와 교복의 본연의 의미와 가치가 왜곡된 경향이 드러났다. 나아가 교복 광고를 둘러싼 양국의 담론들에 대한 비판적 담론 분석을 토대로 양 국가에서 잠재되어 있는 왜곡된 성적 대상화와 상업화를 통한 비정상적인 미적 가치 변형 양상과 '롤리타 판타지'가 만연되어 있음이 나타났다. 나아가 변태적 성적 취향으로 인해 학생들에게 성적 정체성의 혼란과 가치관의 혼돈을 야기하고 있는 것을 발견하였다.
본 논문은 최대 엔트로피 모형에 기반한 두 단계 부분 의미 분석 방법을 제안한다. 먼저, 의미 논항의 경계를 인식하고, 그 다음 단계에서 확인된 논항에 적절한 의미역을 할당한다. 두 단계 부분 의미 분석에서는 두 번째 단계인 논항 분류가 논항 확인 단계의 결과에 기반하여 수행되기 때문에 논항 확인의 성능이 매우 중요하다. 본 논문은 논항 확인의 성능을 향상시키기 위하여 논항 확인의 전처리 단계에 구문 지식을 통합한다. 구체적으로, 절 인식 결과로부터 술어의 인접절 및 상위절들을 확인하고, 구문 분석 결과로부터 술어의 부모 노드로부터 구문 구성 요소의 부모 노드까지의 트리 거리를 추출하여 전처리 단계에서 활용한다. 실험을 통해, 구문 지식을 활용하는 것이 부분 의미 분석 성능에 기여함과 제안하는 두 단계 방법이 한 단계 방법보다 우수한 성능을 낼 수 있음을 보인다.
군집 분석은 데이터의 속성을 분석하여 서로 유사한 패턴을 가진 데이터를 묶는 방법이다. 군집 분석은 많은 응용 분야에서 쓰이고 있으나, 수행된 군집 분석 결과가 과연 정확한 결과이고 의미 있는 결과인지를 평가하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 군집이 형성된 데이터를 분석하여 군집 분석 결과를 평가하는 상대적 군집 평가 방법을 제안한다. 본 논문에서는 상대적 군집 평가 방법의 인덱스를 정의하고 형성된 군집 분석 결과에 적용해 최적의 군집, 의미 있는 군집을 찾을 수 있음을 보인다. 또한 실험을 통해 제안한 인덱스의 적합성을 보이며, 제안한 인덱스가 기존의 인덱스에 비해 최적의 군집, 의미 있는 군집을더 잘 찾을 수 있음을 보인다.
의미역 결정 연구에 있어 구문 분석 정보는 술어-논항 사이의 의존 관계를 포함하고 있기 때문에 의미역 결정 성능 향상에 큰 도움이 된다. 그러나 의미역 결정 이전에 구문 분석을 수행해야 하는 비용(overhead)이 발생하게 되고, 구문 분석 단계에서 발생하는 오류를 그대로 답습하는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 구문 분석 정보를 제외한 형태소 분석 정보만을 사용하는 End-to-end SRL 방식의 한국어 의미역 결정 시스템을 제안하고, 순차 데이터 모델링에 적합한 LSTM RNN을 확장한 Stacked Bidirectional LSTM-CRFs 모델을 적용해 구문 분석 정보 없이 기존 연구보다 더 높은 성능을 얻을 수 있음을 보인다.
신체화의 개념과 기전에 관해, 정신분석 이론을 비롯한 많은 이론들이 제시되어 왔다. 저자는 인간의 본질(존재의미의 이해)에 대한 통찰력에서 출발하고 있는 현존재분석의 관점에서 신체화의 개념을 제시하려는 것이다. 현존재분석에서 보는 신체화 현상은 인간의 세계관계의 직접적 표현이다. 현존재분석에서는 신체라는 말 대신에, 의미를 드러내는 '신체성'을 말하고 있기 때문에, 신체화 현상의 이해란 그 현상이 드러내는 의미를 보는 것이다. 그리고 신체화 현상은 세계관계의 직접적 표현이기 때문에 그 현상이 드러내는 의미는 그 인간의 세계관계에 의해 결정된다. 그 현상의 의미를 이해하는 방법은 현상학적 방법이다.
본 연구에서는 KIEC 라이브러리라 UBL 라이브러리 간에 의미를 기반으로 한 상호운용의 결과물과 연계가 되도록 하며 이를 확장하여 EDIFACT문서를 대상으로 XML-EDI 간의 상호운용이 가능하게 한다. 이를 위해서 우선 KEDIFACT 표준전자문서에 대해 그 사용실태를 조사하고 사용되고 있는 문서를 중심으로 의미를 기반으로 한 항목정의 및 분석을 하였다. 관련된 국내 외 표준을 준용하여 KEDIFACT 표준 전자문서를 대상으로 EDI 의미사전(Semantic Dictionary)을 구축하여 의미를 기반으로 한 EDI 컨텐츠를 구축하였다. 구축한 KEDIFACT 의미사전을 기반으로 기존에 구축되어있는 XML(KIEC, UBL) 의미사전과 의미기반의 비교 분석 작업을 통하여 EDI-XML 라이브러리 간 매핑이 가능하도록 브릿지를 구축하여 상호운용 기반을 마련하였다.
한국어의 의미 분석을 위해서 의미소가 부여된 말뭉치(Sense-Tagged Corpus)의 구축은 필수적이다. 의미 태깅은 어휘의 다의적 특성으로 인해, 형태소나 구문 태깅에서와 같은 규칙 기반의 처리가 어려웠다. 기존의 연구에서 어휘의 의미는 형태소와 구문적 제약 등의 표층상에서 파악되어 왔으며, 이는 의미 데이터 기반으로 이루어진 것이 아니었기에, 실용적인 결과를 얻기가 힘들었다. 본 연구는 한국어의 구문과 의미적 특성을 고려하고, 용언과 모어 성분간의 의존 관계 및 의미 정보를 나타내는 하위범주화사전과 어휘의 계층적 의미 관계를 나타낸 의미사전(시소러스)을 이용하여, 반자동적인 방법으로 의미소가 부여된 말뭉치의 구축을 위한 기준과 알고리즘을 논하고자 한다.
본 논문에서는 의미분석을 위해서 구문관계와 의미관계를 자동으로 사상하는 규칙을 구축한다. 5 만개의 패턴을 수작업으로 사상해서 학습데이터로 만들고 이의 분석을 통해 규칙을 구축했다. 규칙에서는 의미역 결정을 위해서 가도까와 시소러스를 이용하는데, 본 논문에서는 한일 기계번역사전을 이용하여 추출한 구문 패턴을 대상으로 실험한 결과, 정확률 90%, 적용율 93.5%를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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