Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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2001.06a
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pp.97-109
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2001
이 논문은 영어와 한국어에서 나타나는 완수동사(Accomplishment Verb)와 지속부사구(durative adverbial)의 상호작용에 대해서 논한다. Smith(1991)에 의하면 완수동사가 지속부사구와 결합하면, 동사와 부사구의 의미적 자질의 충돌을 피하기 위해서 완수동사의 상변환(Apsect Shift)이 일어난다. 본 논문은 이 상변환이 영어와 한국어에서 어떻게 실현되는가를 보이고, 이를 형식의미론에서 어떻게 기술할 수 있는가를 논한다. 완수동사가 지속부사구와 결합할 때, 영어와 한국어 모두에서 닫힌 완료 관점(closed perfective viewpoint)에서 열린 관점(open viewpoint)으로 관점 변환(viewpoint shift)이 일어난다. 그러나, 한국어의 상변환과 영어의 상변환이 완전히 일치하는 것은 아니다. 한국어의 관점변환은 완료관점도 아니고 미완료 관점도 아닌, 중립관점(neutral viewpoint)으로의 변환인 반면, 영어의 관점변환은 단순히 미완료 관점으로의 변환임이 논의된다. 이 주장은 한국어의 관점변환 구문은 이질적인 다수 사건의 연속 해석(heterogeneous sequential reading of multiple events)을 허용하는 반면, 영어의 관점변환구문은 오직 동질적인 단일 사건의 동시 해석 (homogeneous simultaneous reading of a single event)만을 허용한다는 사실에 의해서 지지 된다. 본 논문은 완수동사가 지속부사구와 결합할 때 일어나는 상변환에 대한 형식의 미론 분석을 Heim & Kratzer (1998)의 틀에서 제시한다. 닫힌 관점에서 열린 관점으로의 상변환은 비가시적 시제 서법 운용자(covert temporal-modal operator)인 IMP를 지속부사구의 논항으로 설정하여 설명한다. IMP는 Dowty (1979)에서 미완료상의 모순(imperfective paradox)을 해결하기 위해서 설정한 PROG를 Heim & Kratzer (1998)의 틀에 맞게 수정한 것이다. IMP는 평가 세계 (evaluation world)를 현실 세계(actual world)에서 가상 관성 세계(possible inertia would)로 변화시켜서, 완수동사의 종결점(ending point)을 현실세계에서 가상의 미래 세계로 움직이는 역할을 한다. 결과적으로, IMP는 완수동사의 닫힌 완료 관점을 현실세계에서는 열린 미완료 관점으로 변환시키되, 가상 관성 세계에서는 그대로 닫힌 관점으로 유지 시키는 효과를 가진다. 한국어와 영어의 관점 변환 구문의 차이는 각 언어의 지속부사구의 어휘 목록의 전제(presupposition)의 차이로 설명된다. 본 논문은 영어의 지속부사구는 논항의 하위간격
We introduce a way to generate morphologically and syntactically well-formed English sentences when building Korean to English bilingual dictionary for Machine Translation Systems. It has been proved that basic inflectional or structural descriptions for English sentences are by no means enough to generate proper English sentences because of traditional dictionary structures. Furthermore, much research has been focused only on how to disambiguate semantic ambiguities of words in a bilingual dictionary To take advantage of existing paperback Korean to English bilingual dictionary, its automatic conversion to an electronic version and methodologies to assign proper features to the descriptions for well-formed English sentences with minimum human effort have been proposed on the basis of the dictionary-specific structures. This approach was originally motivated for a glossary-based machine translation system, but it can be also applied to large scale dictionary work.
In child care teacher aptitude, it is identified that there is difference between male and female in sociability for the infants, but it shows that there is no difference in other field and implies that compared with gender of child care teacher, desire and qualification are more important for child care teaching. In addition,, in child care teacher aptitude, it is identified that as variable, commitment for duty expressively explicates child care teacher's professional perception, and the following things are shown as the variables to meaningfully explain the child care efficacy : creativity, self-improvement, sociability for infants, receptiveness, sensitiveness and safety management capacity significantly. Finally, it is turned out that creativity and self-improvement as main variable, expressively explains multicultural teaching efficacy. It is suggested the necessity to instruct pre-service child care teachers to possess creativity and be able to develop themselves, and improve multicultural teacher competencies.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.3
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pp.359-365
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2022
This study was to provide teaching and learning strategies to develop a creative sight-singing and ear-training program that aims to design student-centered education. Therefore, the characteristics of the sight-singing and ear-training as well as teaching and learning methods were analyzed through the literature review, and the following meaningful strategies were derived. First, a student-centered teaching environment was promoted by diversifying the teaching environment through small group activities and establishing a sustainable learning environment using MyEarTraining and Musescore applications. Second, teaching and learning strategies were proposed to improve sight-singing and ear-training skills by applying for various teaching and learning methods and cultivating the qualities of a pre-service teacher. This study is expected to be used as meaningful fundamental data in developing specific teaching and learning processes for a creative sight-singing and ear-training program.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2003.10d
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pp.287-292
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2003
동사와 기본구 사이의 문법관계 분석은 품사부착과 기본구 인식이 수행된 상태에서, 동사와 의존관계를 갖는 기본구를 찾고 각 구의 구문적, 의미적 역할을 나타내는 기능태그를 인식하는 작업이다. 본 논문에서는 바이오 문서에서 단백질과 단백질, 유전자와 유전자 사이의 상호작용관계를 자동으로 추출하기 위해서 제안한 문법관계 분석 방법을 적용하고 따라서 동사와 명사고, 전치사고, 종속 접속사의 관계만을 분석하며 기능태그도 정보추출에 유용한 주어, 목적어를 나타내는 태그들로 제한하였다. 기능태그 부착과 의존관계 분석을 통합해 수행하였으며, 지도학습 방법 중 분류문제에서 좋은 성능을 보이는 지지 벡터 기계를 분류기로 사용하였고, 메모리 기반 학습을 사용하여 자질을 추출하였으며, 자료부족문제를 완화하기 위해서 저빈도 단어는 품사 타입 또는 워드넷의 최상위 클래스의 개념을 이용해서 대체하였다. 시험 결과지지 벡터 기계를 이용한 문법관계 분석은 실제 적용시 빠른 수행시간과 적은 메모리 사용으로 상호작용관계 추출에서 효율적으로 사용될 수 있음을 보였다.
Sign languages, commonly used in aurally challenged communities, are a kind of visual language expressing sign words with motion. Spatiality and motility of a sign language are conveyed mainly via sign words as predicates. A predicate is modified by an adverbial phrase with an accompanying change in its semantics so that the adverbial phrase can also affect the overall spatiality and motility of expressions of a sign language. In this paper, we analyze the semantic features of adverbial phrases which may affect the motion-related semantics of a predicate in converting expressions in Korean into those in a sign language and propose a system that generates corresponding animation by utilizing these features.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2018.10a
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pp.167-171
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2018
개체명 인식은 문서에서 인명, 지명, 기관명 등의 고유한 의미를 나타내는 단위인 개체명을 추출하고, 추출된 개체명의 범주를 결정하는 작업이다. 최근 개체명 인식과 관련된 연구는 입력 데이터의 앞, 뒤를 고려하기 위한 Bi-RNNs와 출력 데이터 간의 전이 확률을 이용한 CRFs를 결합한 방식을 기반으로 다양한 변형의 심층학습 방법론이 제안되고 있다. 그러나 대부분의 연구는 입력 단위를 단어나 형태소로 사용하고 있으며, 성능 향상을 위해 띄어쓰기 정보, 개체명 사전 자질, 품사 분포 정보 등 다양한 정보를 필요로 한다는 어려움이 있다. 본 논문은 기본적인 학습 말뭉치에서 얻을 수 있는 문자 기반의 입력 정보와 Multi-Head Attention을 추가한 Bi-GRU/CRFs을 이용한 다국어 개체명 인식 방법을 제안한다. 한국어, 일본어, 중국어, 영어에 제안 모델을 적용한 결과 한국어와 일본어에서는 우수한 성능(한국어 $F_1$ 84.84%, 일본어 $F_1$ 89.56%)을 보였다. 영어에서는 $F_1$ 80.83%의 성능을 보였으며, 중국어는 $F_1$ 21.05%로 가장 낮은 성능을 보였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2001.10d
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pp.130-137
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2001
최대 엔트로피 모델(maximum entropy model)은 여러 가지 자연언어 문제를 학습하는데 성공적으로 적용되어 왔지만, 두 가지의 주요한 문제점을 가지고 있다. 그 첫번째 문제는 해당 언어에 대한 많은 사전 지식(prior knowledge)이 필요하다는 것이고, 두번째 문제는 계산량이 너무 많다는 것이다. 본 논문에서는 텍스트 단위화(text chunking)에 최대 엔트로피 모델을 적용하는 데 나타나는 이 문제점들을 해소하기 위해 새로운 방법을 제시한다. 사전 지식으로, 간단한 언어 모델로부터 쉽게 생성된 결정트리(decision tree)에서 자동적으로 만들어진 규칙을 사용한다. 따라서, 제시된 방법에서의 최대 엔트로피 모델은 결정트리를 보강하는 방법으로 간주될 수 있다. 계산론적 복잡도를 줄이기 위해서, 최대 엔트로피 모델을 학습할 때 일종의 능동 학습(active learning) 방법을 사용한다. 전체 학습 데이터가 아닌 일부분만을 사용함으로써 계산 비용은 크게 줄어 들 수 있다. 실험 결과, 제시된 방법으로 결정트리의 오류의 수가 반으로 줄었다. 대부분의 자연언어 데이터가 매우 불균형을 이루므로, 학습된 모델을 부스팅(boosting)으로 강화할 수 있다. 부스팅을 한 후 제시된 방법은 전문가에 의해 선택된 자질로 학습된 최대 엔트로피 모델보다 졸은 성능을 보이며 지금까지 보고된 기계 학습 알고리즘 중 가장 성능이 좋은 방법과 비슷한 성능을 보인다 텍스트 단위화가 일반적으로 전체 구문분석의 전 단계이고 이 단계에서의 오류가 다음 단계에서 복구될 수 없으므로 이 성능은 텍스트 단위화에서 매우 의미가 길다.
Kim, Jung-In;Moon, Kyong-Hi;Lee, Jong-Hyeok;Lee, Geun-Bae
Annual Conference on Human and Language Technology
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1996.10a
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pp.329-337
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1996
일-한 기계 번역을 연구하는 많은 연구자들은 양국어의 문절-어절 단위의 어순 일치와 같은 구조적 유사성을 최대한 이용하기 위해 직접 번역 방식을 채택하고 있다. 그러나, 일본어와 한국어 술부간에는 대응하는 품사의 불일치 및 국부적인 어순의 불일치 등이 어려운 문제로 남아 있다. 본 논문에서는 이들 술부 표현의 불일치를 해결하기 위해 이미 제안하였던 "양상 테이블을 기반으로 한 한국어 술부의 생성 방법"에 대해 좀더 체계적인 평가를 하고자 한다. 이 방법은 술부만을 대상으로 하는 추상적이고 의미 기호적인 양상 자질(modality feature)을 테이블화(양상 테이블)하여, 양국어의 술부 표현의 피봇(pivot)으로 이용함으로써 술부 양상 표현의 효과적인 번역을 가능하게 하였다. 일본어 499 문을 대상으로 실제 술부의 번역처리를 시행해 본 결과, 약 97.7%가 자연스럽게 번역됨을 확인하였다. 특히, 술부의 생성 부분은 일본어에 의존하지 않는 양상 테이블을 도입함으로써 일-한뿐만 아니라 다른 언어로부터의 한국어 술부 생성에도 적용시킬 수 있을 것이다.
This paper proposes a model for recognizing sentential paraphrases through Predicate-Argument Tuple (PAT)-based approximate alignment between two texts. We cast the paraphrase recognition problem as a binary classification by defining and applying various alignment features which could effectively express the semantic relatedness between two sentences. Experiment confirmed the potential of our approach and error analysis revealed various paraphrase patterns not being solved by our system, which can help us devise methods for further performance improvement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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