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.
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.
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.
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.
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.
본 연구에서는 벡터 공간 모델과 HAL (Hyperspace Analog to Language)을 적용해서 단어 의미 유사성을 군집한다. 일정한 크기의 문맥을 통해서 단어 간의 상관성을 측정하는 HAL을 도입하고(Lund and Burgess 1996), 상관성 측정에서 고빈도와 저빈도에 다르게 측정되는 왜곡을 줄이기 위해서 벡터 공간 모델을 적용해서 단어 쌍의 코사인 유사도를 측정하였다(Salton et al. 1975, Widdows 2004). HAL과 벡터 공간 모델로 만들어지는 공간은 다차원이므로, 차원을 축소하기 위해서 PCA (Principal Component Analysis)와 SVD (Singular Value Decomposition)를 적용하였다. 유사성 군집을 위해서 비감독 방식과 감독 방식을 적용하였는데, 비감독 방식에는 클러스터링을 감독 방식에는 SVM (Support Vector Machine), 나이브 베이즈 구분자(Naive Bayes Classifier), 최대 엔트로피(Maximum Entropy) 방식을 적용하였다. 이 연구는 언어학적 측면에서 Harris (1954), Firth (1957)의 분포 가설(Distributional Hypothesis)을 활용한 의미 유사도를 측정하였으며, 심리언어학적 측면에서 의미 기억을 설명하기 위한 모델로 벡터 공간 모델과 HAL을 결합하였으며, 전산적 언어 처리 관점에서 기계학습 방식 중 감독 기반과 비감독 기반을 적용하였다.
본 연구는 54년간 영어로 일기를 작성한 윤치호의 영어 일기 중 영어 모국어 환경에서 작성한 초기 13개월과 후기 10개월의 일기를 양적, 질적으로 분석하였다. 그가 초기에 영어로 쓴 일기의 특성을 알아보고자 영어 모국어 환경에서 작성한 일기 중 574편을 코퍼스로 구성하여 전산 언어학적 방법으로 분석하였고, 질적 분석을 위해서 57편의 일기를 선정하여 각 일기에서 발췌한 문장의 내용적 특성을 기술하였다. 양적인 분석의 결과 초기의 일기에 비하여 후기의 일기에서 사용된 단어 수와 평균 문장 길이가 증가하였다. 또한 통사적 복잡도와 참조적 응집성이 증가하였다. 일기 내용을 분석한 결과, 후기의 일기에서 언어 형식상의 개선이 드러났으며, 종교(기독교), 일상생활, 학업에 관련된 내용을 주로 작성한 것이 나타났다. 자신의 영어 학습에 대한 반성적 사고의 내용은 초기의 일기에 많이 드러난 것으로 나타났다. 이러한 분석을 통하여 꾸준한 영어 일기와 편지의 작성이 영어 글쓰기 학습에 긍정적 영향을 줄 수 있다는 결론을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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