• 제목/요약/키워드: 저빈도(低频度)

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단어빈도가 명사정의하기에 미치는 효과 (The Effect of Word Frequency on Noun Definitions)

  • 이찬종
    • 한국음향학회지
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    • 제27권6호
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    • pp.303-308
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    • 2008
  • 본 연구는 한국어에서 단어빈도가 명사 정의하기에 미치는 효과를 살펴보는 것이다. 초등학생, 중학생, 고등학생, 대학생 80명을 대상으로 명사의 친숙도와 명사의 정의하기를 분석하였다. 의미범주를 "사용/목적," "묘사," "관련/관계," "부분설명," "설명," "오류," "부분설명-속성," "부분설명-특정 분류." "부분설명-비특정 분류," "설명-특정 분류," "설명-비특정 분류"로 분류하여 분석하였다. 그 결과 저빈도 명사보다 고빈도 명사의 경우 더 친숙도를 보였고 분류명사나 속성의 의미범주를 사용하는 "설명"의 경우 저빈도 명사보다 고빈도 명사의 경우 더 높은 빈도를 보였다. 그리고 분류명사와 속성의 의미범주가 연령에 따라 증가하였고 오류반응이 연령이 증가하면서 적게 나타났다. 따라서 명사 정의하기에서 명사의 출현빈도가 중요한 영향력을 미치는 것을 알 수 있었다.

한국어 음소결합확률 계산기 개발연구 (A Study of Development for Korean Phonotactic Probability Calculator)

  • 이찬종;이현복;최훈영
    • 한국음향학회지
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    • 제28권3호
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    • pp.239-244
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    • 2009
  • 본 연구는 현대 한국어 단어의 말소리가 결합하는 음소결합확률 (Phonotactic Probability)을 예측하는 계산기 엔진 개발에 관한 연구이다. 한국어 음소결합확률계산기 (이하, KPPC)는 첫째로, 한국어의 주어진 단어에서의 음소와 그 음소의 음소결합의 빈도를 예측하여 말소리가 단어내의 특정위치에서 특정 분절음이 나타나는 빈도 값, 두 음소간의 결합의 빈도값, 그리고 세 음소간의 결합의 빈도 출현률을 예측하여 계산한다. 둘째로 한국어의 주어진 단어에서 말소리 하나만 다르면서 실제로 존재할 수 있는 근접밀도 (neighborhood density)의 값을 계산한다. University of Kansas에서 개발된 음소결합계산기는 영어 20,000단어의 D/B를 대상으로 위치별 분절음빈도와 두 음소간의 음소결합률 빈도를 컴퓨터가 읽을 수 있는 발음기호를 통해서만 가능하다. 본 연구에서는 분절음빈도와 두 음소간의 빈도뿐만 아니라 세 음소간의 결합률 빈도와 근접밀도율을 예측할 수 있고 입력할 때 발음기호뿐만 아니라 단어를 입력하면 확률값을 얻을 수 있다. 이 엔진은 67,284단어의 한국어 표준발음을 D/B로 구축하여 고빈도 음소결합확률, 저빈도 음소결합확률, 고빈도 근접밀도, 저빈도 근접밀도의 값을 예측할 수 있다.

중국 코퍼스와 인터넷을 이용한 중한사전 표제어의 오류 연구 - F2-1을 중심으로

  • 백종인
    • 중국학논총
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    • 제63호
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    • pp.47-64
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    • 2019
  • 当今在韩国流通的中韩词典收词颇多, 但词典里翻开哪已叶不难发现令人莫名其妙的词汇, 而且这些词汇当中有的甚至连汉语大词典里都找不到. 我们发现这些词汇里往往出现解释有误的问题. 本文主要探讨了这些解释有误词汇. 为此, 先从中韩词典里筛选出在现代汉语语料库中出现的次数少于十次的词汇. 我们认为此文里筛选出的这些词汇很可能不太正规或现在不怎幺使用. 为了使这种推测能得到更准确的印证, 作者在百度网上又检索了是否出现它们的用例, 之后, 就发现这些词汇确实存在各种问题, 需要校正这些解释有误的词汇. 本文以F2-1部分一千五百个词条为研究对象进行了适当性调查. 通过这次研究发现F2-1部分低频率词条有348个词, 其中45个词有各种问题. 值得探讨的是在汉韩词典里对这些低频率词条的说明出现不少错误, 许多词汇根本不适合被收录到词典里. 我们把这些带错误的词汇分成三各部分 : 1. 词汇解释有误, 2. 漏意味项, 3. 其他错误, 进行讨论. 我们将要继续研究其他项目的词条. 希望这些研究对中韩词典的编辑有所帮助.

문헌빈도와 장서빈도를 이용한 kNN 분류기의 자질선정에 관한 연구 (A Study on Feature Selection for kNN Classifier using Document Frequency and Collection Frequency)

  • 이용구
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제44권1호
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    • pp.27-47
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    • 2013
  • 이 연구에서는 자동 색인을 통해 쉽게 얻을 수 있는 자질의 문헌빈도와 장서빈도를 이용하여 자동분류에서 자질 선정 기법을 kNN 분류기에 적용하였을 때, 어떠한 분류성능을 보이는지 알아보고자 하였다. 실험집단으로 한국일보-20000(HKIB-20000)의 일부를 이용하였다. 실험 결과 첫째, 장서빈도를 이용하여 고빈도 자질을 선정하고 저빈도 자질을 제거한 자질선정 방법이 문헌빈도보다 더 좋은 성능을 가져오는 것으로 나타났다. 둘째, 문헌빈도와 장서빈도 모두 저빈도 자질을 우선으로 선정하는 방법은 좋은 분류성능을 가져오지 못했다. 셋째, 장서빈도와 같은 단순빈도에서 자질 선정 구간을 조정하는 것이 문헌빈도와 장서빈도의 조합보다 더 좋은 성능을 가져오는 것으로 나타났다.

고빈도어를 이용한 복합명사 색인어 추출 방안 (The Generation Methods of Composition Noun For Efficient Index Term Extraction)

  • 김미진;박미성;장혁창;최재혁;이상조
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.121-129
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    • 1998
  • 정보검색이나 자동색인 시스템에서는 정확한 색인어의 추출이 시스템의 성능을 좌우하게 된다. 따라서 정확한 색인어의 추출이 매우 중요하다. 본 논문에서는 정보 검색시에 보다 정확한 문서를 찾아줄 수 있도록, 출현 고빈도어를 이용하여 효율적인 색인어 추출을 위한 합성 명사 생성방안을 제시한다. 이를 위하여 문서 내에서 출현 빈도가 높은 명사, 즉 상위 $30%{\sim}40%$의 고빈도 명사에 합성 및 분해 규칙을 적용하여 합성명사 색인어를 추출한다. 또한 본 논문에서 제시한 상위 $30%{\sim}40%$ 고빈도 명사합성에 대한 타당성을 검증하기 위하여 적절한 명사합성 빈도를 구한다. 제안한 방법을 적용한 결과 300어절 이하의 짧은 문서는 출현빈도 상위 30%까지의 명사를 합성했을 경우 저빈도 누락이 작았고 300어절 이상의 문서는 출현빈도 40%까지 합성하면 저빈도 누락이 상당히 줄어듦을 알 수 있었다. 그리하여 전체 색인어의 개수를 줄였고 색인어의 정확률을 높였다.

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범주화 과제에서의 한글단어 빈도효과 (Hangul Word-Frequency in Semantic Categorization Task)

  • 조중열
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.351-358
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    • 1999
  • 범주화과제를 사용한 두 실험에서 단어 빈도가 단어의 의미를 처리하는데 영향을 주는지를 알아보았다. 두 실험에서 사용된 자극은 두 글자의 한글이었는데, 실험 1에서는 사례와 목표자극은 두 번째 글자의 종성에서만 달랐고(예, 범주: 관직: 사례: 시장; 목표자극: 시작), 실험 2에서는 첫 번째 글자의 종성에서만 달랐다(예, 범주: 관직: 사례: 시장; 목표자극: 심장). 실험 1에서는 통제자극보다 저빈도 목표자극의 오반응이 더 많았고, 고빈도 사례의 반응시간이 더 길었다. 실험 2에서는 고빈도 사례-저빈도 목표자극 조건이 통제조건보다 반응시간이 더 길었다. 이 결과는 이중경로모형(Jared & Seidenberg, 1991)을 지지한다고 볼 수 있다. 이 결과들은 음운 정보와 시각 정보의 사용은 단어의 빈도에 의존하며, 특히 음운정보의 활성화는 필연적인 과정이 아니라 선택적인 것을 시사한다.

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확률강우량 산정을 위한 대규모 기후 앙상블 모의자료의 적용 (Application of a large-scale climate ensemble simulation database for estimating the extreme rainfall)

  • 김영규;손민우
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.333-333
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    • 2022
  • 본 연구는 저빈도·고강도의 확률강우량 산정을 위해, 대규모 기후 앙상블 모의실험 기반으로 생성된 d4PDF(Data for Policy Decision Making for Future Change)를 적용하는 것을 목적으로 수행되었다. 또한, d4PDF 를 이용하여 산정된 확률강우량과 관측자료 및 빈도해석을 통해서 산정된 확률강우량을 비교함으로써 빈도해석의 적용에 따라 발생하는 불확실성을 분석하였다. 이와 같은 연구는 용담댐에 위치한 금산, 임실, 전주, 장수 관측소를 대상으로 수행되었다. d4PDF 자료는 총 50 개의 앙상블로 구성되어 있으며, 하나의 앙상블은 60 년 동안의 기상자료를 제공하기 때문에 한 지점에서 3,000 개의 연 최대 일 강우량을 수집 및 활용하는 것이 가능했다. 이와 같은 d4PDF 의 특징을 토대로 본 연구는 빈도해석 방법을 적용하지 않고, 3000 개의 연 최대 일 강수량을 비모수적 접근법(Non-parametric approach)에 따라 규모별로 나열하여, 10 년부터 1000 년의 재현기간을 갖는 확률강우량을 산정했다. 그 후, 관측 자료와 Gumbel 및 GEV(General extreme value) 분포를 토대로 산정된 확률강우량과의 편차를 산정하였다. 그 결과, 재현기간과 관측 기간의 차이가 증가할수록 이 편차가 증가하였으며, 이 결과는 짧은 관측 기간과 빈도해석의 적용은 재현기간이 증가할수록 신뢰하기 어려운 확률강우량을 제시한다는 것을 의미한다. 반면에, d4PDF 는 대규모 표본을 이용함으로써 이와 같은 불확실성을 최소화시켜 합리적인 저빈도·고강도의 확률강우량을 제시하였다.

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작업기억 부하가 단어빈도에 미치는 효과 (The Effects of Working Memory Load on Word Frequency)

  • 이창환;오지향;편성범;임희석
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제10권3호
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    • pp.567-571
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    • 2009
  • 본 연구는 단어 재인에서 작업 기억의 역할을 규명하기 위하여 진행되었다. 단어 재인에서의 작업 기억 역할 규명을 위하여 단어 빈도와 직업 기억 부담을 조절한 명명 과제 실험을 실시하였다. 실험 결과 단어 빈도는 작업 기억 부담에 영향을 받는 것으로 분석되었다. 작업 기억의 부담은 고빈도 단어 재인에서보다 저빈도 단어 재인에서 더 높은 영향을 미쳤다. 이러한 결과는 작업 기억이 저빈도 단어 재인에서 더 많은 영향을 갖음을 시사하는 것이다.