• 영어어문교육
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• 제15권3호
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• pp.301-314
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• 2009

This study explores the function of the affixes -en and -ing that could influence the theta-roles of verbs to which the affixes are attached. The two affixes often appear in the synthetic compounds in English. The results are as follows. First, the affixes -en and -ing link the theta-role realized in the subject of the verb to the noun followed, which is proposed as Theta-linking Principle: that is, the affixes -en and -ing link the theta-role realized in the subject of the verb to the noun followed. Second, in the synthetic compounds including the affixes -en and -ing, the left element must not be the subject of the verb, which is the Synthetic Compound Constraint. And the affix -er link thematic roles of the sentential subject, such as Agent, Instrument. Thus, this study aims to find out the function of the affixes on the point of lexical functional approach.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권4호
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• pp.357-364
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• 2001

본 논문에서는 단위명사 사전과 접사 사전을 이용하여 한국어 복합명사를 분해하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 한국어 복합명사는 그 구조에 있어서 중심어가 뒤에 나타난다는 점에 착안하여 본 논문에서 제안한 분해 알고리즘은 복합명사를 끝음절에서 첫음절 방향 즉 역방향으로 분해를 시도한다. ETRI의 태깅된 코퍼스로부터 추출한 복합명사 3,230개에 대해 실험한 결과 약 96.6%의 분해 정확도를 얻었다. 미등록어를 포함한 복합명사의 경우는 77.5%의 분해 정확도를 나타냈다. 실험에 사용된 데이터중의 미등록어는 대부분 접사를 포함한 파행어로서, 제안한 복합명사 분해 알고리즘은 접사가 부착된 미등록어 분석에 있어서 보다 높은 분석 정확도를 나타냄을 알 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.115-121
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• 2020

본 연구는 -ly 부사의 역사적 발달, 즉 문법화 과정을 통해 영어 -ly 부사출현에 관한 연구에 목표를 둔다. 이원화된 (일차적 & 이차적) 문법화 관점에서 고대영어의 형용사화 접사 -lic이 중세영어시기에 부사화 접사 -ly로 변화한 것은 일차적 문법화이며 연속적으로 동사구부사인 태도부사가 문법적 자질인 양태성[+modal]과 시제자질[+tense]을 습득하여 TP 영역의 문장부사로 변화가 일어난 문법화 과정은 이차적 문법화라고 정의한다. 이차적 문법화란 어휘항목에 바로 문법화가 적용되는 것이 아니고 이미 문법화가 일어난 통사형태적 표지의 재분석이 일어나는 것이다([어휘범주 → 문법기능범주1 → 문법기능범주2]). 부사화의 과정에서 형용사화 접사 -lic이 부사화 접사 -ly로 범주변화가 일어나는 일차적 문법화과정(형용사 → 태도부사)을 거친 후 태도부사는 이차적 문법화의 과정을 거쳐 새로운 문법적 기능인 시제와 양태성을 갖게 되고 이러한 이차적 문법화(태도부사 → 문장부사)의 결과가 문장부사의 출현으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.694-695
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• 2007

한국어 문장의 구성은 명사, 동사와 같은 내용어와 조사, 어미와 같은 기능어로 크게 나눌 수있다. 문장의 핵심적인 의미 전달은 내용어에 의해 이루어지며, 한국어 명사구의 경우 잦은 기능어의 생략으로 명사 나열에 의한 복합 명사가 발생된다. 이렇게 발생되는 복합 명사를 구성하는 단위 명사들은 일부 문장 성분을 생략시켜 발생된 것으로, 생략 성분의 복원에 의해 본래의 문장 형태를 추정할 수 있다. 한국어 복합 명사의 경우, 생략되는 문장 성분은 대부분 접사, 조사와 같은 기능어로 국한되며, 기능어의 복원은 단위 명사 간의 격 관계와 의미 관계를 분석하여 이루어질 수 있다. 본 논문에서는 단위 명사간의 보-술 관계를 이용하여 복합 명사를 구성하는 단위 명사 간의 의존 관계를 추정하고, 추정된 의존 관계에 의해 생략된 격조사와 용언화 접사를 복원하는 방법을 제안한다. 구조 분석에서 사용되는 의미 격틀에 의해 결정되는 격 관계는 격조사와 용언화 접사의 복원을 결정하며, 올바른 본래의 문장 표현 복원을 위해 관형격 조사와 관형격 어미를 비롯한 특별한 형태의 복원은 통계 정보와 휴리스틱 규칙으로 결정한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권11호
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• pp.555-562
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• 2016

의미 역 결정은 한 문장에서 술어와 그것의 논항간의 의미 관계를 결정해주는 것을 말한다. 한편 한국어 의미 역 결정은 영어와는 다른 한국어 고유의 특이한 언어 구조 때문에 많은 어려움을 가지고 있는데, 이러한 어려움 때문에 지금까지 제안된 다양한 방법들을 곧바로 적용하기에 어려움이 있었다. 다시 말하자면, 지금까지 제안된 방법들은 영어나 중국어에 적용했을 때에 비해서 한국어에 적용하면 낮은 성능을 보여주었던 것이다. 이러한 어려움을 해결하기 위하여 본 연구에서는 조사나 어미와 같은 접사구조를 분석하는 것에 초점을 맞추었다. 한국어는 일본어와 같은 교착어의 하나인데, 이들 교착어에서는 매우 잘 정리되어 있는 접사구조가 어휘에 반영되어 있다. 교착어는 바로 이들 잘 정의된 접사 구조 때문에 매우 자유로운 어순이 가능하다. 또한 본 연구에서는 단일 형태소로 이루어진 논항은 기초 통계량을 기준으로 의미 역 결정을 하였다. 또한 지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)과 조건부 무작위장(Conditional Random Fields: CRFs)와 갗은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 앞에서 결정되지 못한 논항들의 의미 역을 결정하였다. 본 논문에서 제시된 방법은 기계 학습 접근 방식이 처리해야 하는 논항의 범위를 줄여주는 역할을 하는데, 이는 기계 학습 접근은 상대적으로 불확실하고 부정확한 의미 역 결정을 하기 때문이다. 실험에서는 본 연구는 15,224 논항을 사용하였는데, 약 83.24%의 f1 점수를 얻을 수 있었는데, 이는 한국어 의미 역 결정 연구에 있어서 해외에서 발표된 연구 중 가장 높은 성능으로 알려진 것에 비해 약 4.85%의 향상을 보여준 것이다.

• 출판저널
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• 통권320호
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• pp.42-43
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• 2002

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.75-82
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• 1997

이글은 한국어 형태소 분석시 발생하는 중의성의 유형에 대해서 논의하고, 그와 같은 여러 유형의 중의성의 발생율을 감소시키기 위한 방법으로써 '어절 정보 사전 시스템'의 구축을 강조하였다. 한국어 문서에 대한 형태소 분석시 발생하는 중의성은, 영어나 유럽어와는 달리, 어휘 형성 정보 뿐아니라 어절 형성 정보, 구문 구조에 관한 부분적인 정보까지도 제공되어야 비로소 해소될 수 있는 경우가 많아 이와 같은 정보를 얻어내기 위해서는 체계적으로 고안된 범용의 사전 (Lexicon)이 필요하다. 여기에서는 접사가 동반되어 구성될 수 있는 '파생 명사(Affixed Noun)'들의 경우에 논의의 범위를 제한하였다. 실제로, 체계적으로 구성된 하나의 파생어 사전은. 주어진 어절에 대한 형태소 분절시 발생할 수 있는 엄청난 수의 중의적 가능성을 해소해 줄 수 있는데. 이와 같은 사전을 구축하기 위해서는 단순어와 접사 사전이 모듈화되어 완성되어야 한다. 같은 방법으로 모든 합성어 유형에 대한 사전이 구축되고, 그러한 기본 형태들에 대한 '변화형' 사전이 결합되면 어절 정보를 갖춘 대용량의 한국어 MRD의 구현이 가능해질 것이다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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• pp.390-394
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• 2000

이 논문은 형태소 분석 말뭉치를 구축하면서 제기되었던 파생 명사 처리의 문제점을 논의하고 그 해결 방안을 모색한 것이다. 파생 명사의 분석에서 국어학적·전산 언어학적으로 유의미한 분석 범위를 정할 때 몇가지 고려해야 할 사항이 있다. 접두사는 어기가 불규칙하므로 규칙으로 자동처리가 어렵다. 형태소 분석의 대상은 생산성이 높고, 어기와 범주를 변화시키는 서술성 접두사로 그 범위를 정할 수 있을 것이다. 접미사의 분석은 생산성이 높고 규칙적인 굴절 접미사가 분석의 대상이 되며, 또한 서술성을 갖는 한자어계 접미사도 분석 대상이 된다. 파생 명사의 분석에 있어서 접사는 그 위상이 동요되므로 접두사는 고나형사와 구별이 어렵고, 접미사는 의존명사와 구별이어렵다. 그러므로, 대용량의 형태소 분석 말뭉치를 효율적으로 구축하기 위해서는 접사에 대한 다각적인 검토가 필요할 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.390-394
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• 2000

이 논문은 형태소 분석 말뭉치를 구축하면서 제기되었던 파생 명사 처리의 문제점을 논의하고 그 해결 방안을 모색한 것이다. 파생 명사의 분석에서 국어학적 전산 언어학적으로 유의미한 분석 범위를 정할 때 몇가지 고려해야 할 사항이 있다. 접두사는 어기가 불규칙하므로 규칙으로 자동처리가 어렵다. 형태소 분석의 대상은 생산성이 높고, 어기와 범주를 변화시키는 서술성 접두사로 그 범위를 정할 수 있을 것이다. 접미사의 분석은 생산성이 높고 규칙적인 굴절 접미사가 분석의 대상이 되며, 또한 서술성을 갖는 한자어계 접미사도 분석 대상이 된다. 파생 명사의 분석에 있어서 접사는 그 위상이 동요되므로 접두사는 관형사와 구별이 어렵고 접미사는 의존명사와 구별이 어렵다. 그러므로, 대용량의 형태소 분석 말뭉치를 효율적으로 구축하기 위해서는 접사에 대한 다각적인 검토가 필요할 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.184-186
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• 2015

의미역 결정은 주어진 술어와 의존 관계에 있는 여러 논항들과 그 술어간의 의미 관계를 결정하는 것이다. 의미역 결정은 보통 대량의 말뭉치를 이용하여 분류의 관점에서 문제를 해결하고자 한다. 본 논문에서는 한국어 구문 표지 부착된 말뭉치에 구축한 의미역 표지 부착 말뭉치 10,000 문장을 이용한 자동 의미역 결정 방법을 제안한다. 특히, 한국어는 그 특성상 조사와 어미가 문법 관계뿐만 아니라 의미 관계 설정에도 매우 중요한 역할을 하기 때문에 기존의 의미역 결정 연구에서 미비했던 부분인 조사와 어미 정보를 개선하여 새로운 자질 (features) 로 설계하여 의미역 결정을 시도하였다. 기존의 다른 언어에서의 의미역 결정 연구에서 사용된 자질에 본 논문에서 제시된 접사 정보에 기반한 자질을 추가하게 되면 약 77.9%의 F1 점수를 얻을 수 있었는데, 이는 기존 연구에 비하여 약 10% 포인트 향상된 결과이다.