Park, Cheoneum;Lee, Changki;Ryu, Jihee;Kim, Hyunki
Annual Conference on Human and Language Technology
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2018.10a
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pp.239-242
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2018
문맥 표현은 Recurrent neural network (RNN)에 기반한 언어 모델을 학습하여 얻은 여러 층의 히든 스테이트(hidden state)를 가중치 합(weighted sum)을 하여 얻어낸 벡터이다. Convolution neural network (CNN)를 이용하여 음절 표현을 학습하는 경우, 데이터 내에서 발생하는 미등록어를 처리할 수 있다. 본 논문에서는 음절 표현 CNN 기반의 포인터 네트워크와 문맥 표현을 함께 이용하는 방법을 제안하고, 이를 상호참조해결에 적용한다. 실험 결과, 질의응답 데이터셋에서 CoNLL F1 57.88%로 규칙기반에 비하여 11.09% 더 좋은 성능을 보였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2018.10a
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pp.31-34
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2018
대화 시스템에서 사람과 기계와의 모든 발화에서 발생하는 상황들을 모두 규칙화할 수 없기 때문에 자연스러운 대화가 단절되는 breakdown 현상이 빈번하게 일어날 수 있다. 이런 현상이 발생하는 이유는 다음과 같다. 첫째, 대화에서는 다양한 도메인이 등장하기 때문에 시스템이 커버할 수 있는 리소스가 부족하며, 둘째, 대화 데이터에서 학습을 위한 annotation되어 있는 많은 양의 코퍼스를 보유하기에는 한계가 있으며, 모델에 모든 대화 흐름의 히스토리를 반영하기 어렵다. 이런 한계점이 존재함에도 breakdown detection은 자연스러운 대화 시스템을 위해서는 필수적인 기능이다. 본 논문은 이런 이슈들을 해소하기 위해서 memory attention기반의 새로운 모델을 제안하였다. 제안한 모델은 대화내에 발화에 대해 memory attention을 이용하여 과거 히스토리가 반영되기 때문에 자연스러운 대화흐름을 잘 detection할 수 있으며, 기존 모델과의 성능비교에서 state-of-the art 결과를 도출하였다.
English teaching in the elementary school of Korea had been put into practice as an extracurricular activity from 1982 till 1996. But a TEFL program as a regular course in the elementary school of Korea has been practiced since 1997, according to the language policy to establish early English education in all the elementary schools of Korea. The purpose of this study is to identify the current state of English teaching in the elementary school of Korea, to investigate its problems and to suggest some remedies for its improvement. For this purpose this study includes the analysis and result of the survey. The survey result points out that English teaching in the elementary school of Korea is not satisfactory and has some problems in many fields. In this connection the present study suggests some remedies for the improvement of English teaching in the elementary school of Korea.
Korean Journal of English Language and Linguistics
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v.1
no.2
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pp.295-309
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2001
The simple forms in English have mostly been investigated in terms of tense, especially by those who do not distinguish between tense and aspect in English. However, we often find some usages of the simple forms that do not seem to fit in any of the meanings of tense. The purpose of this paper is to find aspectual meanings out of the simple present and past forms by re-analyzing their meanings in terms of aspect. It turns out that they represent the perfective aspect seeing a situation as a whole with no beginning. middle and end. As for the controversial stative situations in the simple forms, they have been proven to show the perfective aspect, too, if we agree to see both the part and whole in state as having the same features. And syntactic evidences from the simple forms and their corresponding progressive forms compared also show that the habitual dynamic situations represent the same aspect in the simple forms.
This study investigates the degree to which various prosodic cues at the boundaries of prosodic phrases in Korean contribute to word segmentation. Since most phonological words in Korean are produced as one Accentual Phrase (AP), it was hypothesized that the detection of acoustic cues at AP boundaries would facilitate word segmentation. The prosodic characteristics of Korean APs include initial strengthening at the beginning of the phrase and pitch rise and final lengthening at the end. A perception experiment utilizing an artificial language learning paradigm revealed that cues conforming to the aforementioned prosodic characteristics of Korean facilitated listeners' word segmentation. Results also indicated that duration and amplitude cues were more helpful in segmentation than pitch. Nevertheless, results did show that a pitch cue that did not conform to the Korean AP interfered with segmentation.
Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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2007.11a
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pp.241-248
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2007
In this paper, we propose a Transformation-Based Learning (TBL) method on generating the Korean standard pronunciation. Previous studies on the phonological processing have been focused on the phonological rule applications and the finite state automata (Johnson 1984; Kaplan and Kay 1994; Koskenniemi 1983; Bird 1995). In case of Korean computational phonology, some former researches have approached the phonological rule based pronunciation generation system (Lee et al. 2005; Lee 1998). This study suggests a corpus-based and data-oriented rule learning method on generating Korean standard pronunciation. In order to substituting rule-based generation with corpus-based one, an aligned corpus between an input and its pronunciation counterpart has been devised. We conducted an experiment on generating the standard pronunciation with the TBL algorithm, based on this aligned corpus.
This paper discusses several basic issues of the 'focus' phenomenon. One of them is the issue of the nature of focus, i.e., what constituent of the sentences gets focused. Another is the issue of to what aspect of meaning the focus contributes. The other is the issue of the functions of focus-sensitive operators. As for the first issue, it is observed that the basic function of focus is to mark all and only the new information of the sentence. But for the cases in which this principle is not observed, it is proposed that the focus in these cases in general plays a secondary function of triggering an additional emphatic scalar meaning. And yet, in these cases, the state of the matter is different between free focus and bound focus. It is also shown that contrary to the general belief that free focus contributes to the meaning semantically. Concerning focus-sensitive operators, we classify them into two groups, i.e., quantificational and scalar operators, and try to formalize their meaning in the framework of Pulman's(1997) 'higher order unification theory'.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1992.10a
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pp.193-199
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1992
이 논문에서는 123개 단어의 한국어 음성에 대하여 음성의 대역폭 변화에 따른 인식률을 비교하였다. 인식률 비교실험을 위해 hidden Markov model과 음소와 유사한 131개의 한국어 subword 유니트를 사용한 화자독립 격리단어 인식 시스팀을 사용하였다. 이 실험은 대역폭이 각각 0 - 4.5kHz 및 0.3 - 3.3kHz인 두가지 종류의 음성 데이타베이스를 사용하였다. 훈련과정에서 corrective training의 반복회수를 2로 하고 state transition duration 정보를 사용하였을 때, 0 - 4.5kHz 와 0.3 - 3.3kHz 대역폭에 대해 각각 98.8 % 및 98.2 % 의 최고 인식률을 얻었다. 이로부터 전화대역폭에서도 음성인식률은 크게 저하되지 않음을 알 수 있다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1999.10e
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pp.231-236
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1999
시간표현은 문장에서 다른 명사와 결합하여 복합어를 이루는 경우가 있고, 용언과 결합하여 시간 부사의 역할을 하는 경우가 있는데, 이는 구문 분석에 있어서 중의적 해석이 두드러지며, 그 결과 구문 분석의 오류를 빈번히 야기하기도 한다. 본 논문에서는 이러한 시간 관계의 표현을 대량의 말뭉치로부터 획득하고 이들을 부분문법(local grammar)으로 표현한 후, 이것을 FST(Finite State Transducer)를 이용하여 부분 구문분석을 하고자 한다. 이를 위해 5천만 어절의 말뭉치에서 259개의 시간 단어를 추출하였고, 시간 단어들의 의미적 또는 기능적 사용에 의해서 26개의 어휘 범주로 분류하고 각 범주들의 결합관계를 일반화하였다. 실험을 통하여 인식을 위한 시간표현의 결합관계는 최고 97.2%의 정확률을 보였고, 품사태깅에 있어서는 평균 96.8%의 정확률을 보였다. 이는 시간 표현의 결합관계가 부분 구문분석에 있어서 유용한 정보임을 보여준다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1999.10e
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pp.242-248
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1999
이 논문은 지역적 동사구 분할에 바탕을 두고 서술어가 문말에 위치하는 언어에 특성에서 기인하는 속성을 반영하는 부분적 그러나 빠른 구문분석에 관해 논한다. 즉 완벽성 보다는 신속함 그리고 신뢰에 바탕을 둔 새로운 한국어 구문분석에 대해 논의한다. 기존의 문법이론 대신 한국어의 형태적 통사적 특성에 기인한, 성분들의 분할(partitions)에 의한 단위 (chunks) 분석방법을 제안한다. 근간은 동사구 장벽(VP-barrier) 알고리즘이며, 이 알고리즘은 한 문장안에서의 다양한 동사의 파생접사에 의해 형성되는 관형화, 명사화, 부사화 등의 파생구조와 내포된 동사구(인용문, 종속문 등)에 의해 형성되는 지역적 동사구내에서 그 성분들의 논리적인 분할을 구성하고 다시 그 다음 요소와 체계적으로 결합하는 관계로 확장하여 가능한 구조들을 생성한다. 다시 언어의존적인 발견적 규칙(heuristics)들을 점수화하여 가장 높은 점수의 단위구조를 적격한 구조로 선택한다. 이 방법은 하위범주화 및 의미정보를 사용하지 않는, 빠른 구문분석이 요구되는 시스템을 위해 고안되었으며, 집단적인 노력이 아닌 개인적인 노력 및 최소의 자원으로도 최대의 효과를 얻을 수 있다는데 그 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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