Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2001.01a
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pp.292-297
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2001
In writing learning as a second/foreign language, a learner has to acquire not only lexical and syntactical knowledge but also the skills to choose suitable words for content which s/he is interested in. A learning system should extrapolate learner\\`s intention and give example phrases that concern with the content in order to support this on the system. However, a learner cannot always represent a content of his/her desired phrase as inputs to the system. Therefore, the system should be equipped with a diagnosis function for learner\\`s intention. Additionally, a system also should be equipped with an analysis function to score similarity between learner\\`s intention and phrases which is stored in the system on both syntactic and idiomatic level in order to present appropriate example phrases to a learner. In this paper, we propose architecture of an interactive support method for English writing learning which is based an analogical search technique of sample phrases from corpora. Our system can show a candidate of variation/next phrases to write and an analogous sentence that a learner wants to represents from corpora.
This paper deals with the anaphoric usage of demonstratives when they refer to what are already mentioned in the context. We examine syntactic, semantic and pragmatic factors that contribute to the choice of demonstratives. As for anaphoric usage, English and Spanish show the even distribution between proximal and distal demonstratives with the meaning of their deictic counterparts. Korean and Russian, however, show the uneven distribution of the more prevalent form (unmarked on) and the lesser one (market one). This study aims at a typological explanation for the anaphoric usage of demonstratives through comparison and contrast with such factors as the distance to the antecedent, cognitive status, psychological distance and the center of attention.
In this paper, I describe a knowledge-based question-answering system and significance of the system with a view to constructing a fact database. The knowledge-based system takes advantage of existing NLP-resources such as conceptual structures of ontologies along with morphotogical, syntactic and semantic analysis. The use of conceptual structures allows us to select right answers through inferences basically made by expansions of concepts. However, the work of constructing factual knowledge requires a great amount of acquisition time in large-scale applications because of the nature of human interference. This is why the procedure of acquiring factual knowledge cannot be fully automated. Apart from efficiency considerations. the knowledge-based system deserves serious consideration, I point out benefits of the system and describe the whole procedure of building the system in terms of a fact database.
In developing a Korean database interfacing system exist many difficult problems which are not usually pointed out in developing an English version. Basically the difficulty in implementing deep level Korean database interfacing system lies in the fact that Korean has fewer syntactic restrictions. This means that while less burden will be placed on semantic analysis more burden will be placed on contextual processing for Korean when compared to English. This paper discusses various difficulties which we came across while developing a prototype Korean DB interfacing system (the Korean Core L Language Engine) especially focusing on issues of representing and resolving Quasi Logical Forms.
It is well-known that there are many similarities between Japanese and Korean language. For example, the order of words and the nature of the grammatical conjugation of both languages are almost the same. Another similarity is the frequent omission of the subject from a sentence. Moreover, both languages have honorific expressions and the identical concept for expressing nouns in terms of Chinese characters. Using these similarities, we have developed a word-to-word translation system which does away with any deep level analysis of syntactic and semantic structures of the two languages. If we use these similarities, the direct translation method is superior to the internal language translation method or transfer-based translation method. Although the MT system based on the direct translation method is more easily developed than the ones based on other methods, it may have a lot of difficulties when it tries to select the appropriate target word from ambiguous source verbs. In this paper, we propose a new algorithm to extract the meaning of substantives and to make use of the order of the extracted meaning. We could select $86.5\%$ appropriate verbs in the sample sentences from IPAL-verb-dictionary. $13.5\%$ indicates the cases in which we could not distinguish the meaning of substantives. We are convinced, however, that the succeeding rate can be increased by getting rid of the meaning of verbs thatare not used so often.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.3
no.4
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pp.240-244
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2002
Argument alternation in English sentences such as “load hay onto the truck" vs. “load the truck with hay" or “Bees are swarming in the. garden" vs. “The garden swarms with bees" present an interesting dilemma for linguistic theory in several ways. Along with each kind of syntactic rearrangement of arguments goes a subtle but significant and systematic change in the verb's meaning. This has been called as different terminology such as “Double-faced", “Verbal diathesis", and most commonly as “Argument alternation", Dowty adopts terminology: Agent-subject (A-subject) form and Location-subject (L-subject) form in referring the two kinds of sentences and analyses as well as describes their different properties. In this paper, I basically follow the Dowty(200l)'s assumption while surveying several linguists's analysis and show its theoretical adequacy. and show its theoretical adequacy.
Earlier program plagiarism check systems are performed by using simple text, attribute or token string base on match techniques. They have difficulties in checking program styles which have nothing to do with program syntax such as indentation, spacing and comments. This paper introduces a plagiarism check model which compares syntax-trees for the given programs. By using syntax-trees, this system can overcome the weekness of filtering program styles and have advantage of comparing the structure of programs by syntax and semantic analysis. Our study introduces syntactic tree creation, unparsing and similarity check algorithms about C/C++ program plagiarism checking for internet cyber education and estimate plagiarism pattern.
Park, Mi-Hwa;Won, Hyung-Suk;Lee, Won-Il;Lee, Geun-Bae
Annual Conference on Human and Language Technology
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1998.10c
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pp.73-80
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1998
본 연구는 자연어 질의의 형태 및 구문 정보를 바탕으로 불리언 질의를 생성하는데 그 목적을 둔다. 일반적으로 대부분의 상용정보검색시스템은 입력형식을 검색성능이 종은 불리언 형태로 하고 있으나, 일반 사용자는 자신이 원하는 정보를 불리언 형태로 표현하는데 익숙하지 않다. 그러므로 본 정보검색시스템은 자연어 질의를 기본 입력형태로 하여 사용자의 편의성을 높이고, 이 질의를 범주문법에 기반한 구문분석 결과에 의해 복합명사를 고려한 불리언 형태로 변환하여 검색을 수행함으로써 시스템의 검색 성능의 향상을 도모하였다. 정보검색 실험용 데이터 모음인 KTSET2.0으로 실험한 결과 본 논문에서 제안한 자연어 질의로부터 자동 생성된 불리언 질의의 검객성능이 KTSET2.0에서 제공하는 수동으로 추출한 불리언 질의보다 8% 더 우수한 성능을 보였고, 기존 자연어질의 시스템이 수용해온 방법인 형태소 분석을 거쳐 불용어를 제거한 후 Vector 모델을 적용하여 검색을 수행한 경우보다는 23% 더 나은 성능을 보였다.
In machine translation the goal of natural language generation is to produce an target sentence transmitting the meaning of source sentence by using an parsing tree of source sentence and target expressions. It provides generator with linguistic structures, word mapping, part-of-speech, lexical information. The purpose of this study is to research the Korean Characteristics which could be used for the establishment of an algorism in speech recognition and composite sound. This is a part of realization for the plan of automatic machine translation. The stage of MT is divided into the level of morphemic, semantic analysis and syntactic construction.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1996.10a
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pp.489-496
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1996
자연어 처리에서 언어에 대한 지식은 전자사전과 문법규칙으로 구성되어 서로 상보적 관계에 있고, 각 어휘에 대한 품사 및 기타 자질-값에 의해 매개된다. 이러한 언어지식을 전통적인 방법에서는 국어자료의 분석에 경험이 많은 언어전문가의 직관에 다분히 의존하여 정의하였고, 말뭉치를 이용한 자동 획득 기법에서는 태그세트를 먼저 설정하고, 이 태그를 원시 말뭉치에 부착하여 태깅된 말뭉치로부터 자동으로 통계적 분석을 통하여 획득한다. 그런데 두가지 접근방법이 가지고 있는 공통적인 문제점은 품사나 자질-값의 정의 및 할당기준, 선악의 평가기준, 튜닝에 대한 적극적 대처 등이 마련되어 있지 않다는 점이다. 이 연구에서는 이러한 문제점의 발생원인을 말뭉치 분석 과정에서 살펴보고, 품사 및 자질-값의 설정과 할당기준을 마련하는 방법론 및 이를 적극적으로 지원하는 도구를 설계한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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