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.
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.
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.
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.
This paper discusses so called the non-DP subject constructions in English. In general, a subject is a DP that bears Nominative case and that occupies 〔Spec, IP〕. However, in some examples under investigation, it looks as if non-DP categories such as Prepositional Phrases(PP), Adjectival Phrases(AP), Adverbial Phrases (AdvP), Small Clauses (PreP or SC), and VP occupy the canonical subject position, 〔Spec, IP〕. Under the framework of Chomsky's (1993, 1995) along with his previous works (Chomsky 1981, 1986), the Case Checking mechanism undoubtedly assumes that only DPs can have Case Therefore, the Case Checking/Agree mechanism is stated such that the strong uninterpretable feature, in this case Case feature (D or NP) feature must be checked off in a certain manner. Therefore, any phrasal categories other than DPs are not included in the considerations. Nonetheless, there are many instances of non-DP categories in English that occupy the seemingly canonical subject position, 〔spec, IP〕. In this paper, it is proposed that the actual position of these non-DP subjects in English is not in Spec of IP. Rather, they occupy 〔Spec, TopP〕 under CP in the sense of Lasnik & Stowell (1991), Rizzi (1997), and Haegeman & Gueron (1999). In its effect, therefore, this paper extends the idea of Stowell (1981) who argues that the clausal subjects in English is not in 〔Spec, IP〕, but in 〔Spec, TopP〕. We further argue that Stowell's version of Case Resistance Principle must be extended in order to accomodate many more occurrences of so called non-DP subjects.
본 연구의 목적은 한국어 문장의 문법관계를 분석하는 데 있다. 주된 문제는 문장의 주어, 목적어, 부사어를 문장에서 찾아내는 것이다. 이 문제를 해결하기 위해서 한국어 구문 분석에서 발생하는 여러 중의성을 고려해야 한다. 우리는 문법관계의 중의성을 먼저 해결하고 그 다음에 주어진 명사구와 용언구의 문법관계 확률을 이용하여 용언구의 술어-논항 관계 중의성을 해소하는 통계적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 어절간의 거리, 교차구조 금지, 일문일격의 원칙 둥의 한국어 언어 특성을 반영하였다. 용언구와 명사구 사이의 문법관계에 대한 확률은 지지벡터 분류기를 이용하여 추정하였다. 제안된 방법은 문법관계 및 구문구조 부착 말뭉치를 이용하여 자동으로 문법관계를 학습하였고 주어, 목적어, 부사 각각의 문법관계분석에 대해 각각 $84.8\%,\;94.1\%,\;84.8\%$의 성능을 얻었다.
한국어 문장은 대부분 주절과 내포문을 가지는 복문으로 구성되어 있다. 따라서 복문에 나타나는 하나 이상의 용언으로 인해 구문 분석 과정에서 다양한 구문 애매성이 발생한다. 이들 중 대부분은 내포문의 수식 범위로부터 발생되는 구 부착의 문제 때문이다. 이런 구문 애매성은 내포문의 범위를 정해서 하나의 구문 범주의 기능을 가지도록 하면 해결할 수가 있다. 본 논문에서는 내포문의 범위를 정하기 위해서 문형과 한국어의 구문 특성을 이용한다. 먼저, 내포문에 있는 용언의 문형 정보가 가질 수 있는 필수격을 최대로 부착하여 내포문의 범위를 정하고 이를 이용해서 복문을 내포문과 주절로 분할한다. 그리고 한국어의 구문 특성을 이용해서 분할된 내포문의 기능을 하나의 구문 범주인 체언구나 부사구로 변환한다. 이렇게 함으로써 복합문의 구성 형태가 단문 구조로 변환되기 때문에 내포문의 범위에 의한 구 부착의 문제가 쉽게 해결된다. 이것을 본 논문에서는 내포문의 단문 분할이라고 한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 1000 문장을 실험한 결과 문형과 단문 분할을 이용하지 않은 방법보다 구문 애매성이 88.32% 감소되었다.
The "Dong-uibogam(東醫寶鑑)" is a Korean medical book which represents the Korean Oriental Medicine and compiled by the royal physician, Heo Jun. It was placed on UNESCO's Memory of the World Programme in the year of 2009. It has been translated and published in Korean 7 times so far, and most of them depended on the liberal translation. This study has a purpose to investigate the Korean version in the view of Chinese writing grammar, and the results can be concluded as follows ; 1. The Korean version shows insufficient translation of individual morpheme in the sentence which has the prepositions with the pronouns or the conjunctions. 2. Most of the versions failed to translate the syntax properties of the demonstrative pronoun; '之' and '其'. 3. Some of the versions are not successful in the understanding of the constituent of sentence correctly. 4. Many of the adverbial phrases are not translated, which is the constituent of modifier in the sentence. 5. Some sentences are mistranslated by the paragraphs. 6. Some of them failed to understand the significances of the vocabularies.
본 논문은 일한기계번역에서 일본어 진행표현 "ている" 형태로부터 한국어 대역어의 선정과정에서 발생하는 애매성을 해소하기 위하여 연구한 것이다. 대부분의 일한 기계번역 시스템은 양궁어의 문법적인 유사엉에 기초하여 어휘적인 단계의 처리만으로 고품질의 번역이 가능한 직접 번역방식을 채용하고 있다. 그러나, 직접 번역방식에 기초한 일한 기계번역에서는 술부에 존재하는 "ている"형태의 상적인 의미를 구별할 수 있는 방법론이 아직 제안되지 않았다. 일본어에서 "ている"형태는 동작진행과 상태진행을 모두 나타내지만 한국어에서는 "고 있다."와 "어 있다."로 나누어 표기한다. 양 언어간의 상적인 의미 대응은 간단하지 않지만, 술부의 의미 정보, 부사와 부사어의 의미정보 등을 이용하여 "ている"형태의 상적인 의미를 결정하는 것이 가능하다. "ている"형태의 적절한 대역어 선정을 위하여, 사전 속의 모든 일본어 술어에 다섯 종류의 의미코드를 입력한다. 즉 "1:동작진행만으로 사용되는 술어", "2: 일반적으로는 동작진행으로 사용되지만, 수동인 경우에는 상태진행의 형태로도 사용되는 술어", "3: 상태진행으로만 사용되는 술어", "4: 동작진행, 상태진행의 구별이 애매한 술어", "5: 기타" 당의 상적인 의미분류코드를 술어별로 입력한다. 그리고 "2","4"형태의 술어로부터 진행형은 구별하기 위하여 부사와 부사어를 사용하는 방법을 제안한다. 실험에는 아사히 신문의 기사 중에서 임의로 약 15,000문을 추출하여 이용하였다. 제안한 방법은 실험문장에서 83.6%의 성공률을 보였으며 단순히 동작진행과 상태진행, 기타만으로 나누어 처리하던 종전 시스템에 비하여 약 5.7%정도 더 좋은 결과가 얻어졌다.아사히 신문의 기사 중에서 임의로 약 15,000문을 추출하여 이용하였다. 제안한 방법은 실험문장에서 83.6%의 성공률을 보였으며 단순히 동작진행과 상태진행, 기타만으로 나누어 처리하던 종전 시스템에 비하여 약 5.7%정도 더 좋은 결과가 얻어졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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