The purpose of this study is to investigate the distributional characteristics of the construction of the auxiliary verb 'hada' to morphological and semantic aspects in the corpus composed of four language register of academic prose, newspaper, fiction, and spoken language by applying computational linguistic research methodology. It is also aimed to analyze how the discourse function of the construction of the auxiliary verb 'hada' that express the meaning of 'conditions/assumptions' is performed, and from that, to investigate what the mechanism that the construction of the auxiliary verb 'hada' performs various semantic functions at the discourse level is. As a result of the study, it was shown that the construction of the auxiliary verb 'hada' performs the primary grammatical meaning by adding meaning of linguistic features such as connective ending which is combining with the preceding verb, final ending, particles, formulaic expression. And that meaning performs various discourse functions according to the contextual conditions such as the formality, the relationship between participant's of utterance, contents of utterance, speaker's attitude. From this, it can be seen that the function of discourse is not fixed, it is a new additional meaning obtain from the discourse level including various contexts, and it is characterized by contextual dependency that can change if some of these conditions are different.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1992.10a
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pp.637-646
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1992
컴퓨터를 이용하여 자연언어를 처리하려는 연구가 진행되고 있다. 언어가 사고와 밀접한 관계에 있다는 점에서 이러한 연구가 성공한다면 인공지능의 발전과 더불어 인간의 마음에 대한 이해의 폭을 넓히게 될 것이다. 이글은 이러한 연구와 관련하여 컴퓨터에 의한 자연언어 이해의 가능성을 다루고 있다. 먼저 그러한 이해가 불가능하다는 써얼의 비판을 시발로 해서, 써얼에 대한 라파포트의 재반박을 검토할 것이다. 라파포트는 자신의 인공지능 프로그램과 사고실험 등을 통해서 가능성을 인정한다. 그의 주장의 핵심은 컴퓨터가 자연언어를 이해하는데 있어 구문론적 이해만으로도 충분하다는 것이다. 이러한 주장은 기호학적 관점에서 볼 때 성립될 수 없다고 비판된다. 인간이나 컴퓨터가 자연언어를 이해하기 위해서는 언어와 그 지시 대상, 그리고 언어의 사용자간의 관계를 고려하는 기호학적 관점이 요구된다. 그결과 컴퓨터에 의한 자연언어 이해의 가능성에는 한계가 있다는 결론에 이르게 된다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2010.10a
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pp.118-122
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2010
격현상은 한국어의 여러 가지 문법현상들을 분석하고 이를 전산학적으로 구현하는데 아주 중요한 부분 중의 하나이다. 결합범주문법(Combinatory Categorial Grammar; CCG)을 이용한 대부분의 기존 연구들에서는 격조사나 보조사들에도 별도의 통사범주들을 할당한 후, 이들 조사들이 명사와 결합하여 하나의 명사구를 구성하는 것으로 조사들을 처리하고 있다. 그러나 이러한 방법들은 이론적인 문제점들뿐만 아니라 전산적 구현에 있어서도 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하면서도 한국어의 격현상을 효과적으로 구현할 수 있는 방법을 소개한다. 본 논문에서 사용하려고 하는 문법공학 시스템은 한국어를 위한 유형상속 결합범주문법(Type-inherited Combinatory Categorial Grammar; TCCG)이다. 이 시스템 안에서는 명사구의 격조사나 보조사들이 별도의 통사범주들을 할당받지 않고, 명사의 굴절규칙(inflectional rules)에 의하여 명사와 결합하게 된다. 따라서 국어의 기본적인 격조사들을 효율적으로 구현할 수 있을 뿐만 아니라 보조사나 격조사 탈락현상들도 효과적으로 분석하고 구현할 수 있게 된다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1997.10a
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pp.477-492
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1997
본 연구에서는 한국어 대화체에 사용되는 담화표지와 부 대화의 유형을 분석하였다. 한국어 대화체에 사용되는 각종 담화표지에 대한 기존의 언어학적 연구를 정리하였고, 실제 한국어 대화자료를 녹취, 전사하여 연구에 필요한 데이터를 만들었으며, 이 데이터를 분석하여 한국어 대화체에서 관찰되는 부 대화의 유형을 분류하고자 하였다. 또한 각 부 대화와 담화표지들간의 관계를 규명하려는 시도를 하였다. 이것은 인간과 컴퓨터간의 특정 목적 대화를 구현하는 데도 중요한 역할을 한다. 특히 인간과 컴퓨터가 예약, 상담 등 특정 목적을 달성하기 위한 대화를 수행할 수 있는 프로그램을 구축하는 데 있어서, 인간이 실제로 사용하는 담화표지 및 의사소동 책략 등을 반영할 수 있게 해줄 것이다. 담화분석 연구자들이 실제 대화 자료를 분석하여 한국어 대화체의 기저에 흐르는 대화의 메카니즘을 다방면에서 종합적으로 정리하면 그 결과를 토대로 전산학 연구자들이 한층 바람직한 한국어 대화인지 모형을 만들어낼 수 있을 것으로 기대된다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2001.10d
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pp.239-243
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2001
이 논문은 한국어 백과사전에 등장하는 질병에 대한 요약문 생성의 일환으로 내용을 비교하고 중복성을 제거하기 위해 논리표현으로의 변환과정에서 중요한 영대명사의 복원을 다룬다. 백과사전의적인 기술 특성상 자주 등장하는 영대명사의 복원을 위해 통사 의미적 혹은 담화적 언어지식에 의존하기보다는 질병에 관한 개념지도를 토대로 복원할 수 있다는 지식기반 방식을 제안한다.
In this paper, we cluster similar word senses applying vector space model and HAL (Hyperspace Analog to Language). HAL measures corelation among words through a certain size of context (Lund and Burgess 1996). The similarity measurement between a word pair is cosine similarity based on the vector space model, which reduces distortion of space between high frequency words and low frequency words (Salton et al. 1975, Widdows 2004). We use PCA (Principal Component Analysis) and SVD (Singular Value Decomposition) to reduce a large amount of dimensions caused by similarity matrix. For sense similarity clustering, we adopt supervised and non-supervised learning methods. For non-supervised method, we use clustering. For supervised method, we use SVM (Support Vector Machine), Naive Bayes Classifier, and Maximum Entropy Method.
The purpose of this study is to analyze Yun Chi-ho's English Diary both quantitatively and qualitatively. A corpus of 574 diary texts is created from his first and last years in an English speaking environment, and analyzed by two language analysis programs, RANGE and Coh-Metrix. His later diaries have more words in total, and longer average sentence length than his earlier diaries. Also, the Coh-Metrix indices in syntactic complexity and referential cohesion are higher in his later diaries. A qualitative analysis of 57 diary texts shows some improvement in his use of language forms. The most frequent topics of his journals are Christianity, everyday life, politics of Korea and his English studies. His constant effort to keep his journal and correspondence with foreigners, almost all in English, is estimated as one of the key factors for his successful English acquisition. Educational implications for EFL writing courses are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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