Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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pp.244-247
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2010
최근 Application 의 취약성을 악용한 해커들의 시스템 공격 사례가 증가하고 있다. 본 논문에서 다루는 코드 분석기는 이러한 해커의 공격을 사전에 차단하기 위해 사용자로부터 입력받은 Application 의 소스 코드가 사전에 탑재해 놓은 일련의 보안 규칙(Security Rule)을 제대로 준수하는지의 여부를 어휘 분석(Lexical Analysis)과 구문 분석(Semantic Analysis)을 통해 판별해 낸다. 본 코드 분석기는 미국 카네기멜론대학(CMU) 산하의 인터넷 해킹 보안 기구인 CERT 에서 제시하는 규칙을 그대로 적용하여 분석 결과의 정확도와 객관성을 높였으며, 이 분석기를 통해 프로그래머가 신뢰도와 보안성이 높은 소프트웨어를 개발할 수 있도록 하였다.
This paper presents the development of a morphological processor for the Mongolian language, based on the two-level morphological model which was introduced by Koskenniemi. The aim of the study is to provide Mongolian syntactic parsers with more effective information on word structure of Mongolian words. First hand written rules that are the core of this model are compiled into finite-state transducers by a rule tool. Output of the compiler was edited to clarity by hand whenever necessary. The rules file and lexicon presented in the paper describe the morphology of Mongolian nouns, adjectives and verbs. Although the rules illustrated are not sufficient for accounting all the processes of Mongolian lexical phonology, other necessary rules can be easily added when new words are supplemented to the lexicon file. The theoretical consideration of the paper is concluded in representation of the morphological phenomena of Mongolian by the general, language-independent framework of the two-level morphological model.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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제2권12호
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pp.865-872
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2013
Two-level morphology analysis method is one of rule-based morphological analysis method. This approach handles morphological transformation using rules and analyzes words with morpheme connection information in a lexicon. It is independent of language and Korean Two-level system was also developed. But, it was limited in practical use, because of using very small set of lexicon built manually. And it has also a over-generation problem. In this paper, we propose an automatic construction method of Korean Two-level lexicon for PC-KIMMO from morpheme tagged corpus. We also propose a method to solve over-generation problem using lexical information and sub-tags. The experiment showed that the proposed method reduced over-generation by 68% compared with the previous method, and the performance increased from 39% to 65% in f-measure.
We propose a Korean compound noun semantic tagging system using statistical compound noun decomposition and semantic relation information extracted from a lexical semantic network(U-WIN) and dictionary definitions. The system consists of three phases including compound noun decomposition, semantic constraint, and semantic tagging. In compound noun decomposition, best candidates are selected using noun location frequencies extracted from a Sejong corpus, and re-decomposes noun for semantic constraint and restores foreign nouns. The semantic constraints phase finds possible semantic combinations by using origin information in dictionary and Naive Bayes Classifier, in order to decrease the computation time and increase the accuracy of semantic tagging. The semantic tagging phase calculates the semantic similarity between decomposed nouns and decides the semantic tags. We have constructed 40,717 experimental compound nouns data set from Standard Korean Language Dictionary, which consists of more than 3 characters and is semantically tagged. From the experiments, the accuracy of compound noun decomposition is 99.26%, and the accuracy of semantic tagging is 95.38% respectively.
Software internationalization, the process of making software easier to localize for specific languages, has deep implications when applied to speech technology, where the goal of the task lies in the very essence of the particular language. A greatdeal of work and fine-tuning has gone into language processing software based on ASCII or a single language, say English, thus making a port to different languages difficult. The inherent identity of a language manifests itself in its lexicon, where its character set, phoneme set, pronunciation rules are revealed. We propose a decomposition of the lexicon building process, into four discrete and sequential steps. For preprocessing to build a lexical model, we translate from specific language code to unicode. (step 1) Transliterating code points from Unicode. (step 2) Phonetically standardizing rules. (step 3) Implementing grapheme to phoneme rules. (step 4) Implementing phonological processes.
Heo, Jeong;Ryu, Pum Mo;Kim, Hyun Ki;Ock, Cheol Young
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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제4권7호
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pp.283-290
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2015
In this paper, we propose a hybrid method for the recognition of answer types in the WiseQA system. The answer types are classified into two categories: the lexical answer type (LAT) and the semantic answer type (SAT). This paper proposes two models for the LAT detection. One is a rule-based model using question focuses. The other is a machine learning model based on sequence labeling. We also propose two models for the SAT classification. They are a machine learning model based on multiclass classification and a filtering-rule model based on the lexical answer type. The performance of the LAT detection and the SAT classification shows F1-score of 82.47% and precision of 77.13%, respectively. Compared with IBM Watson for the performance of the LAT, the precision is 1.0% lower and the recall is 7.4% higher.
Annual Conference on Human and Language Technology
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한국정보과학회언어공학연구회 1989년도 한글날기념 학술대회 발표논문집
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pp.92-95
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1989
단어 인지과정은 언어 이해과정의 한 부분으로, 신속성과 정확성 그리고 심성어휘집을 그 특정으로 한다. 표기 단어의 인지과정에는 그 언어의 정서법 체계가 반영된다. 한국어의 단어 인지과정에 대한 모델 작성의 예비 연구로 음운적 처리와 어휘 근접에서의 정서법적 정보의 역활에 대해 검토하였다. 어휘 근접의 단위에 대한 논의에서는 음절, 자질, 단어등의 형식적 언어학적 단위외에 심리적 단위가 고려되어야 함이 지적되었으며, 그 심리적 단위들과 정서법의 관계에 대해 논의하였다. 마지막으로 한글 단어 인지과정에 관한 한 모델로서 상호작용 활성화 모델의 가능성에 주목하였다.
According to Jeong Ho-seong (1999), Koreans use an average of only 20% of the 508,771 entries of the Korean standard unabridged dictionary. To establish MRD for natural language processing, it is necessary to select Korean lexical units that are used frequently and are considered as basic words. In this study, this selection process is done semi-automatically using the KAIST large corpus. Among about 220,000 morphemes extracted from the corpus of 40,000,000 eojeols, 50,637 morphemes (54,797 senses) are selected. In addition, the coverage of these morphemes in various texts is examined with two sub-corpora of different styles. The total coverage is 91.21 % in formal style and 93.24% in informal style. The coverage of 6,130 first degree morphemes is 73.64% and 81.45%, respectively.
This paper describes Korean Nominal Bank, a project that provides argument structure for instances of the predicative nouns in the Sejong parsed Corpus. We use the language resources of the Sejong project, so that the same set of data is annotated with more and more levels of annotation, since a new type of a language resource building project could bring new information of separate and isolated processing. We have based on the annotation scheme based on the Sejong electronic dictionary, semantically tagged corpus, and syntactically analyzed corpus. Our work also involves the deep linguistic knowledge of syntaxsemantic interface in general. We consider the semantic theories including the Frame Semantics of Fillmore (1976), argument structure of Grimshaw (1990) and argument alternation of Levin (1993), and Levin and Rappaport Hovav (2005). Various syntactic theories should be needed in explaining various sentence types, including empty categories, raising, left (or right dislocation). We also need an explanation on the idiosyncratic lexical feature, such as collocation and etc.
Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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한국언어정보학회 2002년도 Language, Information, and Computation Proceedings of The 16th Pacific Asia Conference
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pp.147-156
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2002
Aligned parallel corpora have proved very useful in many natural language processing tasks, including statistical machine translation and word sense disambiguation. In this paper, we describe an alignment technique for extracting transfer mapping from the parallel corpus. During building our system and data collection, we observe that there are three types of translation approaches can be used. We especially focuses on Traditional Chinese and Simplified Chinese text lexical translation and a method for extracting transfer mappings for machine translation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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