수화는 농인 사회에서 주로 사용되는 언어로서 공간상에 수화 동작을 표현함으로써 의사를 전달하는 시각언어이다. 이런 수화의 공간성과 운동성은 서술어 동작을 동해 특히 잘 드러나는데, 서술어는 수식하는 부사어에 악해 그 의미를 수식, 한정 받는다는 특성이 있어 이는 수화의 공간성과 운동성에 많은 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 한국어 수화 변환 과정에서 서술어 동작에 영향을 미치는 부사어의 자질 정보를 분석하고 이를 활용하여 수화의 운동성을 살린 애니메이션을 생성할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.
This study aims at investigating the 'verb-second' phenomena indicated in complex sentences of medieval Spanish. Especially, when the complex sentence is composed of a preposed adverbial clause and its succeeding main clause, the subject inversion is noticeable in the latter. The fundamental motive of this type of inversion is due to the 'verb-second' structure, in which a topic appears in the first position and the verb immediately after the topic. So it can be said that the subject inversion is a prerequisite for a verb to be located in the second position when the adverbial clause functions as a topic to the main clause, as is often the case with Germanic languages like German, Dutch, etc.. On the contrary, modern Spanish complex sentences do not show this phenomenon, with a strong tendency to locate a grammatical subject in the preverbal position. Therefore, medieval Spanish might be typologically closer to Germanic languages than to modern Spanish. In order to argue for this assumption, the formal and functional criteria by which the preposed adverbial clause could be defined as a topic NP will be examined across the comparition with left-dislocation structure.
한국어는 격조사에 의해 구문 역할이 결정되고 하나의 조사가 여러 개의 의미를 가지는 특징이 있다. 특히, 부사격 조사는 그 의미의 다양성으로 인해서 한영 기계 번역에서의 조사 번역을 어렵게 만든다. 본 논문에서는 부사격 조사가 가질 수 있는 의미격을 24개의 클래스로 분류한 후, 50만 어절 크기의 말뭉치에서 추출한 학습 예제와 결정 트리 추론(decision tree induction)을 통해 부사격 조사의 의미격 결정 규칙을 학습하였다. 결정 트리 추론 시 나타날 수 있는 학습 예제의 부족 문제는 단어 클래스를 사용함으로써 해결하였다. 실험 결과, 6개의 부사격 조사에 대해서 평균적으로 76.2%의 정확도를 보였으며, 이는 가장 많이 나타나는 의미격을 부사격 조사의 의미격으로 결정하는 방법에 비해 26.0%의 정확도 향상을 의미한다.
한국언어정보학회 2002년도 Language, Information, and Computation Proceedings of The 16th Pacific Asia Conference
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pp.370-382
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2002
This paper puts forward an analysis of scope interactions between Japanese adverbial quantifiers like mainichi 'everyday'and tokidoki 'sometimes'and a negative morpheme nai 'not'on the basis of f(ocus)-structures. In this analysis, three f-structures are assigned to a sentence with an adverbial quantifier and a negative morpheme. One of them represents a negation-wide reading, and the other two represent quantifier-wide readings. Some f-structures, however, are unacceptable due to semantic or pragmatic factors. Different scope behaviors of the two quantifiers mentioned above can then be ascribed to acceptability of f-structures.
The aim of this study is to construct a formal semantic representation of the korean adverbial phrase(AdvP) composed of NP of t imp and of the adverbial particle OE. This AdvP establishes various relations between the time indicated by NP and the time of the event described by the sentence, depending on the type of th first and the aspectual property of the second. To represent formally the semantic functions of this AdvP, we used lambda-calculus and unification grammar in the way proposed by Renaud(1996).
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.
말뭉치를 이용하여 통계적으로 의미역 결정(semantic role labeling)을 하기 위해서는, 의미역을 태깅하는 작업이 필수적이다. 그러나 한국어의 경우 의미역이 태깅된 대량의 말뭉치를 구하기 힘들며, 이를 직접 구축하기 위해서는 많은 시간과 노력이 필요한 문제점이 있다. 본 논문에서는 비지도 학습의 하나인 self-training 알고리즘을 적용하여, 의미역이 태깅되지 않은 말뭉치로부터 의미역을 결정하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 세종 용언 전자사전의 격틀 정보를 이용하여 자동으로 학습 말뭉치를 구축하였으며, 확률 모델을 적용하여 점진적으로 학습하였다. 그 결과, 4개의 부사격 조사에 대해 평균적으로 83.00%의 정확률을 보였다.
This paper, conducted within the GB framework, investigates inversion phenomena in the functional categories, Focalization Phrases and Topicalization Phrases. The leading idea of this paper is that formal feature checking in these two functional categories is mostly responsible for inversion in which either verb or auxiliary verbs appear in front of subjects and also it will try to find an answer to the following questions: "What are the features that trigger the inversion?" and "Can all the inversion constructions explained by Haegeman's Focalization & Topicalization?" My discussion is largely based on English inversion constructions such as wh-inversion, negative inversion, and adverbial inversion. Also I will show there are some problems in Topicalization and Focalization analysis to explain some inversion constructions and present Rizzi(1999)'s analysis for those problems.
Up to now, many studies on human-machine interface with voice systems have been reported. However, in these systems, precise instructions are necessary for a robot to execute given tasks successfully. In order to make a robot friendly, more ambiguous instructions with some kinds of degree adverbs (, e.g., "move it a little", "lift it more" and so on, ) will be preferable. Therefore, we analyze the relationship between ambiguous instructions and the characteristics of instructed human motion in positioning task to design human friendly interface systems. Several experimental results show that adverbial expressions are mainly divided into three clusters corresponding to the displacement, and that instructors and perators have several differences in distance sense each other.
This experimental study aims to find out the correlation between semantic predictability and pitch-accent realization. For the experiment, we classified the predictability into three degrees: unpredictable, implicitly predictable, and explicitly predictable. And then each degree divided into to two subcatergories: one is adverbs/adverbial phrases of time or place and the other one is not time or place adverbs/adverbial phrases. The materials used in the experiment were 9 sentences for the each subcategory. One male and one female English native speakers participated in this experiment. Their reading speeches were recorded on Digital Audio Tape. Their speech data were analyzed by using Pitchworks program. The results of this experiment show pitch accented ratio is somewhat in inverse proportion to the degree of predictability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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