• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.418-425
• /
• 2016

본 논문에서는 지식기반 기법에서 한국어 명사의 의미중의성 해소에 유용한 품사집합을 제시한다. 세종 형태의미분석 말뭉치에서 174,000 문장을 추출하여 테스트 셋으로 이용하고, 표준국어대사전의 뜻풀이와 용례를 이용하여 각 문장의 의미중의성을 해소하였다. 그 결과 전체 테스트 셋의 성능을 가장 좋게하는 15개의 품사집합과 단어별 평균을 가장 높게 하는 17 개의 품사집합이 제시되었다. 실험결과 45 개의 전체 품사집합을 이용하는 것보다 정확도가 최대 12%까지 향상되었다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
• /
• 제36권8호
• /
• pp.1123-1128
• /
• 2012

본 연구의 목적은 한국어 형태소 분석기의 복합명사 분석에 이용할 수 있는 좌우접속규칙을 오류 정보를 이용하여 구축하는 것이다. 우리는 복합명사를 웹사이트로부터 수집하였고 CnuMa 형태소분석기를 이용하여 형태소를 분석하였다. 오류가 발견되면 그 오류를 수정할 수 있는 명사 접속 규칙을 구축하였으며, 명사 좌우 접속 규칙은 복합명사내의 좌우 문맥을 고려하여 작성되었다. 오류에 기반한 좌우접속규칙은 한국어 형태소 분석기인 CnuMa 형태소분석기의 정확률과 재현율을 각각 2.8%, 10.8% 향상시켰다.

• 공학교육연구
• /
• 제14권2호
• /
• pp.30-39
• /
• 2011

아라비아 숫자를 읽을 때 글과 말이 일치하지 않는 문제가 있다. 아라비아 숫자를 읽는 기준이 확실치 않아, 숫자가 놓인 위치, 단위명사, 수의 크기, 구성요소들 간의 결합관계, 문맥 등에 따라 숫자를 다양하게 읽어야 한다. 이 논문에서는 더 읽기 좋은 기술문을 쓰는 관점에서, 수사, 분류사 및 수량 단위명사와 관련한 연구 자료들을 조사하여, 아라비아 숫자 자리에 우리말 숫자를 적어야 하는 여덟 가지 규칙을 정리하였다.

• 인지과학
• /
• 제18권4호
• /
• pp.371-398
• /
• 2007

이 연구는 의미점화과제와 반복점화과제를 사용하여 사용빈도와 의미투명성이 복합명사의 분리처리 양상에 어떤 영향을 미치는지를 알아보았다. 실험 1에서는 사용빈도에 따라 복합명사의 분리처리 양상이 달라지는지를 검토하였다. 의미점화효과가 복합명사 연상어 조건에서 자극제시시차나 사용빈도와 무관하게 관찰되었으며, 반복점화효과는 부분조건과 전체조건에서 모두 관찰되었지만 부분조건에서 더 큰 반복점화효과를 보였다. 이 결과는 복합명사가 하위 형태소로 분리되어 처리되는 경로와 복합명사 전체로 처리되는 경로가 함께 존재할 가능성을 보여준다. 실험 2에서는 의미투명도에 따라 복합명사의 분리처리 양상이 달라지는지를 검토하였다. 의미점화효과가 복합명사 연상어 조건에서 자극제시시차나 의미투명도에 무관하게 관찰되었으며, 반복점화과제에서도 실험 1b와 유사한 결과를 보였다. 실험 1과 2의 결과는 어휘수준에서 분리처리경로와 전체처리경로를 통해 활성화된 의미가 개념 수준에서 이루어지는 상호작용과정을 통해 복합명사의 의미를 결정함을 시사한다.

• 한국음향학회지
• /
• 제27권6호
• /
• pp.303-308
• /
• 2008

본 연구는 한국어에서 단어빈도가 명사 정의하기에 미치는 효과를 살펴보는 것이다. 초등학생, 중학생, 고등학생, 대학생 80명을 대상으로 명사의 친숙도와 명사의 정의하기를 분석하였다. 의미범주를 "사용/목적," "묘사," "관련/관계," "부분설명," "설명," "오류," "부분설명-속성," "부분설명-특정 분류." "부분설명-비특정 분류," "설명-특정 분류," "설명-비특정 분류"로 분류하여 분석하였다. 그 결과 저빈도 명사보다 고빈도 명사의 경우 더 친숙도를 보였고 분류명사나 속성의 의미범주를 사용하는 "설명"의 경우 저빈도 명사보다 고빈도 명사의 경우 더 높은 빈도를 보였다. 그리고 분류명사와 속성의 의미범주가 연령에 따라 증가하였고 오류반응이 연령이 증가하면서 적게 나타났다. 따라서 명사 정의하기에서 명사의 출현빈도가 중요한 영향력을 미치는 것을 알 수 있었다.

• 아동학회지
• /
• 제26권5호
• /
• pp.205-216
• /
• 2005

This study investigated aspects of caregiver's input relating to the early development of nouns and verbs. Subjects were 34 Korean-Chinese children in Yanji, China. At 1 year of age each child's spontaneous speech during interaction with his/her caregiver was videotaped for about 30 minutes. The children's spontaneous utterances were transcribed and coded on the lexical level(nouns and verbs) and the pragmatic level. Children's speech was recorded, transcribed and coded again at 2 years of age. Results showed that children used more verbs when they were older; there were no differences between the two ages in mother's pragmatic utterances but when they were two-years-old children used more actionoriented utterances and object-described utterances. Mother's input was related to children's pragmatic utterances.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
• /
• 제8권1호
• /
• pp.77-100
• /
• 2004

This paper aims to account for direct combination of an entity type noun with the verb HA- 'do' (ex. piano-rul ha- 'piano-ACC do') in Korean, based on Generative Lexicon Theory (Pustejovsky, 1995). The verb HA-'do' coerces some entity type nouns (e.g., pap 'boiled rice') into event type ones, by virtue of the qualia of the nouns. Typically, a telic-based type coercion supplies individual predication to the HA- construction and an agentive-based type coercion evokes a stage-level interpretation. Type coercion has certain constraints on the choice of qualia. We further point out that qualia cannot be a warehouse of pragmatic information. Qualia are composed of necessary information to explain the lattice structure of lexical meaning and co-occurrence constraints, distinct from accidental information. Finally, we seriously consider co-composition as an alternative to type coercion for the crucial operation of type shift.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제26권8호
• /
• pp.55-63
• /
• 2021

소셜 빅데이터는 신조어나 고유명사를 포함하는 경우가 많으며, 이들을 처리하기 위해 단어별 출현 빈도수를 기반으로 한 통계적인 형태소 분석 방법이 많이 활용되고 있다. 그러나 이들 방법에서는 복합 명사를 제대로 인지하지 못해, 키워드 추출의 정확도가 떨어지는 문제점이 지적되고 있다. 본 논문에서는 소셜 빅데이터의 키워드 분석에 있어 복합 명사를 추출하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 형태소 분석 단계를 통해 얻어진 단어를 조합하여 복합 명사 후보군을 만들고, 주어진 리뷰에서 이들의 출현 빈도를 조사하여 얻어진 빈도수를 기반으로 복합 명사를 추출한다. 복합 명사 후보군을 구성하는 방법에 따라 두 가지 알고리즘을 제안하였으며, 각 알고리즘의 성능을 수식으로 표현하고 비교한다. 그리고 온라인에서 수집된 실제 데이터를 대상으로 실험을 통해 비교 결과를 검증하는 동시에, 제안 방법이 실시간 처리에도 적합함을 보여준다.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
• /
• 제13권1호
• /
• pp.21-38
• /
• 2009

Since countability is a grammatical notion, the distinction between count and mass nouns may not reflect countability in the real world. Based on this, Chierchia (1998a; 1998b) provides a typological study of plurality and genericity, which does not account for countability in Korean. Nemoto (2005) revises Chierchia's analysis to deal with count and mass nouns in Korean and Japanese. This study discusses problems with the previous analyses and proposes that the semantic feature of humanness is the main criterion for countability in Korean.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제30권1_2호
• /
• pp.173-183
• /
• 2003

형태소 분석을 한 후 명사를 추출하는 방법은 모든 어절에 대해 빈번한 사전 참조와 음운 복원을 위한 규칙 적용을 수행하므로 많은 연산을 필요로 하고, 중의성이 있는 어절에 대해 모든 가능한 분석결과를 생성하므로 명사 추출의 관점에서는 비효율적이다. 본 논문에서는 명사 추출의 관점에서 형태소 분석시 불필요한 연산을 줄이기 위해 명사 출현 특성을 고려하는 명사 추출 방법을 제안한다. 명사 출현 특성은 명사의 존재에 대한 긍정적 또는 부정적인 단서를 표현하는 한국어의 특성으로서, 배제 정보와 명사 접미 음절열이 있다. 배제 정보는 명사가 잃는 어절을 미리 배제하여 형태소 분석에 요구되는 탐색 공간을 줄이고. 명사 접미 음절열은 바로 알에 있는 병사를 검사함으로써 단순한 방법으로 명사를 추출하거나 미등록어를 인식하는 데에 사용한다. 또한 본 논문에서는 형태소 분석시 복잡한 음운 현상을 처리하기 위해 많은 음운 규칙을 적용하는 대신 음운 복인 정보를 사용하여 음운 현상을 처리한다. 실험 결과에 의하면 덕 방법은 기존의 형태소 분석 방법에 의한 명사 추출에 비해 정확도는 떨어지지 않으면서 수행 속도 면에서 매우 효율적임을 알 수 있다.