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.
Sign languages, commonly used in aurally challenged communities, are a kind of visual language expressing sign words with motion. Spatiality and motility of a sign language are conveyed mainly via sign words as predicates. A predicate is modified by an adverbial phrase with an accompanying change in its semantics so that the adverbial phrase can also affect the overall spatiality and motility of expressions of a sign language. In this paper, we analyze the semantic features of adverbial phrases which may affect the motion-related semantics of a predicate in converting expressions in Korean into those in a sign language and propose a system that generates corresponding animation by utilizing these features.
Korean has the characteristics that case postpositions determine the syntactic roles of phrases and a postposition may have more than one meanings. In particular, the adverbial postpositions make translation from Korean to English difficult, because they can have various meanings. In this paper, we describe a method for resolving such semantic ambiguities of Korean adverbial postpositions using decision trees. The training examples for decision tree induction are extracted from a corpus consisting of 0.5 million words, and the semantic roles for adverbial postpositions are classified into 25 classes. The lack of training examples in decision tree induction is overcome by clustering words into classes using a greedy clustering algorithm. The cross validation results show that the presented method achieved 76.2% of precision on the average, which means 26.0% improvement over the method determining the semantic role of an adverbial postposition as the most frequently appearing role.
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.
This study aims to identify grammatical relations (GRs) in Korean sentences. The key task is to find the GRs in sentences in terms of such GR categories as subject, object, and adverbial. To overcome this problem, we are fared with the many ambiguities. We propose a statistical model, which resolves the grammatical relational ambiguity first, and then finds correct noun phrases (NPs) arguments of given verb phrases (VP) by using the probabilities of the GRs given NPs and VPs in sentences. The proposed model uses the characteristics of the Korean language such as distance, no-crossing and case property. We attempt to estimate the probabilities of GR given an NP and a VP with Support Vector Machines (SVM) classifiers. Through an experiment with a tree and GR tagged corpus for training the model, we achieved an overall accuracy of $84.8\%,\;94.1\%,\;and\;84.8\%$ in identifying subject, object, and adverbial relations in sentences, respectively.
Most of Korean sentences are complex sentences which consisted of main clause and embedded clause. These complex sentences have more than one predicate and this causes various syntactic ambiguities in syntactic analysis. These ambiguities are caused by phrase attachment problems which are occurred by the modifying scope of embedded clause. To resolve it, we decide the scope of embedded clause in the sentence and consider this clause as a unit of syntactic category. In this paper, we use sentence patterns information(SPI) and syntactic properties of Korean to decide a scope of embedded clause. First, we split the complex sentence into embedded clause and main clause by the method that embedded clause must have maximal arguments. This work is done by the SPI of the predicate in the embedded clause. And then, the role of this embedded clause is converted into a noun phrases or adverbial phrases in the main clause by the properties of Korean syntax. By this method, the structure of complex sentence is exchanged into a clause. And some phrases attachment problem, which is mainly caused by the modifying scope, is resolved easily. In this paper, we call this method clausal segmentation for embedded clause. By empirical results of parsing 1000 sentences, we found that our method decreases 88.32% of syntactic ambiguities compared to the method that doesn't use SPI and split the sentence with basic clauses.
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.
This paper describes how to disambiguate the aspectual meaning of Japanese expression "-te iru" in Japanese-Korean machine translation Due to grammatical similarities of both languages, almost all Japanese- Korean MT systems have been developed under the direct MT strategy, in which the lexical disambiguation is essential to high-quality translation. Japanese has a progressive aspectual marker “-te iru" which is difficult to translate into Korean equivalents because in Korean there are two different progressive aspectual markers: "-ko issta" for "action progressive" and "-e issta" for "state progressive". Moreover, the aspectual system of both languages does not quite coincide with each other, so the Korean progressive aspect could not be determined by Japanese meaning of " te iru" alone. The progressive aspectural meaning may be parially determined by the meaning of predicates and also the semantic meaning of predicates may be partially reshicted by adverbials, so all Japanese predicates are classified into five classes : the 1nd verb is used only for "action progrssive",2nd verb generally for "action progressive" but occasionally for "state progressive", the 3rd verb only for "state progressive", the 4th verb generally for "state progressive", but occasIonally for "action progressive", and the 5th verb for the others. Some heuristic rules are defined for disambiguation of the 2nd and 4th verbs on the basis of adverbs and abverbial phrases. In an experimental evaluation using more than 15,000 sentances from "Asahi newspapers", the proposed method improved the translation quality by about 5%, which proves that it is effective in disambiguating "-te iru" for Japanese-Korean machine translation.translation quality by about 5%, which proves that it is effective in disambiguating "-te iru" for Japanese-Korean machine translation.anslation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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