본 논문에서는 자연스러운 한국어 운율구 경계를 예측하기 위해 (1) 문장 성분을 하위범주화하고, (2) 세분화된 문장 성분 간 의존관계를 이용하여 통사구를 추출하며 (3) 추출한 통사구의 유형에 따른 운율구 경계 예측 규칙을 설정하였다. 또한, (4) 통사적 정보 외에도 통사구와 문장의 길이, 통사구의 문장 내 위치, 문맥의 의미 정보 등에 따라 가변적인 운율구 경계를 판단하여 보다 자연스러운 한국어 운율구 경계 예측 시스템을 개발하였다. 그 결과 통사구 경계와 상관관계가 높은 강한 운율구 경계 예측과 운율구 내부 비경계 예측에 있어 90% 이상의 높은 재현율과 정확도를 보였으며, 전체 운율구 경계 예측에 있어서도 87% 이상의 성능을 보였다.
실용적인 영한 기계번역 시스템은 긴 문장을 빠르고 정확하게 번역할 수 있어야 한다. 보다 빠른 번역을 위해 문장 분할을 이용한 부분 파싱 방법이 제안되어 속도 향상에 기여하였다. 본 논문에서는 보다 정확한 분석을 위해 결정 트리를 이용한 구문 범주 예측 방법을 제안한다. 문장 분할을 적용한 영어 분석에서 각각의 분할된 부분은 개별적으로 분석되며 각 분석 결과들이 결합되어 문장의 구조가 생성된다. 여기서 각 분할의 구문 범주를 미리 예측하여 부분 파싱 후에 보다 정확한 분석 결과를 선정하고 예측된 구문 범주에 근거하여 올바르게 다른 문장의 분할결과와 결합함으로써 문장 분석의 정확도를 향상시키는 것이 본 논문에서 제안한 방법의 목적이다. 본 논문에서는 Wall Street Journal의 파싱된 말뭉치에서 구문 범주 예측에 필요한 특성을 추출하고 결정 트리를 이용하여 구문 범주 예측을 위한 결정 트리를 생성하였다. 실험에서는 사람이 구축한 규칙을 이용한 방법, trigram 확률을 이용한 방법, 신경망을 이용한 방법 등에 의한 구문 범주 예측 성능을 측정, 비교하였으며 제안된 구문 범주 예측이 번역의 품질 향상에 기여한 정도를 제시하였다.
The goal of this paper is to reanalyze the structure of 'eumcikha(음직하)' in Korean. We have several important previous works for it. This paper argued against previous works and pointed outd their problems. At first, this paper regarded the construction of 'eumcikha' as one of the modality dependent noun constructions. In this paper I proposed some possibilities of new structure of 'eumcikha'. 1) The structure of 'eumcikha' is not regarded as the 'embedded sentence+upper sentence' construction. 2) It is not also considered as the 'main verb+auxiliary verb' construction. 3) It is not recognized as a morphological one unit, although they have lots of in common. In this paper, I proposed that the construction of 'eumcikha' has both syntactic property and morphological property. Owing to these properties, it is so difficult to determine the structure of it.
클러스터링 기법은 다양한 분야에서 이용되어 왔으며, 통계 기반 기계번역에서도 익히 사용된 기법이다. 그러나 기존의 연구에서는 깊이 있는 문법적인 분석 없이 기계학습 기법을 사용하거나, 문장구조의 정보를 사용하더라도 정규식을 이용하여 판별하는 선에서 그치는 경우가 많았다. 본 논문에서는 각 문장의 의존관계 문법에 따른 구조와 조사 등의 품사 정보를 사용하여 문장구조를 파악하고 유형별로 분류하여 각각에 특화된 언어모델을 획득하는 방법과, 이를 구 기반 통계기계번역에 추가적인 정보로 사용하여 번역성능을 향상하는 데 이용하는 방법을 제안한다.
이 논문은 기계 번역을 위한 한국어의 구문분석 algorithm과 system구성에 관한 것이다. 종래의 언어학적 문장구조를 재검토하여 품사와 성분을 통일된 관점에서 형태론적으로 분석 다음, 효과적인 품사분류 algorithm을 제안하고, 역이동변형 algorithm을 적용한 성분구조를 attribute개념을 도입하여 phrase structure rule로 처리하였다. 또한 한국어 조합문자의 조직개념을 lexicon구성에 도입하고 breadth-first searching에 의하여 문장의 심층구조가 포함된 parsing tate을 생성하는 구문분석 system을 구성하였으며, system program에 의해 입력문장을 심층구조로 분석한 결과를 보였다.
본 연구는 주어-동사 일치에 대한 3가지 유형의 통사적 분석을 제공한다. 주어-동사의 수일치는 주어와 서술어간의 연쇄를 체계적으로 설명하기 때문에 이는 핵-핵 일치 또는 계층적 구조에 작용하는 상방향과 하방향 자질침투라는 순수한 통사적 분석으로 제안되어야 한다. 주어-동사 일치의 오류는 선형적 근접성이나 최소간섭이 아닌 일치의 목표와 국소적 유인자인 명사 사이의 계층적 관계에 의해 영향을 받는다. 본 연구의 자료로 수식어로서의 전치사구 PP 또는 관계절 CP를 포함하는 복합 명사구를 분석하며 이때 복수자질 [+PL]이 강 자질로서 일치오류의 국소 유인자이다. 따라서 일치오류는 화자들이 수식어 전치사구의 복수 명사구 때문에 주절의 단수 주어를 복수로 잘못 분석하거나 복수 주어의 영향으로 수식어 관계절안의 단수 주어가 복수로 잘못 분석되어 관계절 안의 동사가 복수형으로 잘못된 일치 오류가 일어나는 경향이 있다. 즉, 주어-동사 일치는 구조가 형성되는 과정에 내재적으로 불일치하는 일은 없고 특정한 구성소 표현이 국소 유인자로 오인되어 단지 언어분석처리 중에 조작되어 나타난다.
This paper describes the method of syntactic-semantic pattern recognition and description for two dimensional object which is adjusted or changed in size and its orientation. To avoid the complexity and ambiguity which is arised in the case of syntactic or decision-theoretic method is used individually, an attributed grammar is introduced which applies computative attributes to pattern primitives, and then uses decision-theoretic method for attributes and syntactic method for pattern structure. A primitive extraction embedding parsing and grobal rule for classification is also applied for more effective pattern recognition and description.
The purpose of the present study was to examine the role of semantic and syntactic knowledge in the first language acquisition of Korean classifiers. The elicited classifiers production test(EPT) was conducted to 105 children aged from 2 to 7. EPT consisted of 16 classifiers and two items for each classifier. 32 items were divided into 2 major semantic features: animacy and inanimacy. The semantic features of inanimacy were subcategorized into 3 features such as neutral, shape and function. The results revealed that; 1) children produced the correct structure of classification from the very early age with correct word order of the noun phrase showing early fundamental syntactic knowledge; 2) The earliest response pattern was to respond to all nouns in the same way using a neutral classifier showing no apparent semantic basis for their choice; 3) Children didn't show any preference for animate, shape, or function classifiers.
This study aims to discuss the word sense distinction of Korean middle verbs for restructuring KorLexVerb 1.0. Despite the duality of its meaning and syntactic structure, the word senses of middle verb are not clearly distinguished in current dictionaries. The underspecification causes very often mismatches that a same Korean word sense is used for two different English verb senses. A close examination on the syntactic and semantic properties of middle verb shows us that the word sense distinction and the reconstruction of hierarchical structure are indispensable. Finally, by doing this fine grained word sense distinction, we propose an alternative way of classification and description of the verb polysemy for KorLexVerb 1.0 as well as for dictionary-like language resources.
노화로 인한 인지의 변화는 정상 노인들의 통사처리에 부정적 영향을 끼치는데 작업기억용량이 중요한 인지기능을 한다고 알려져 있다. 본 연구는 명사구 연결 전치사구의 이해에 도움이 되는 문맥을 제시할 때와 그렇지 않을 때 정상 노인과 젊은 성인이 어떻게 명사구 연결 전치사구를 처리하는지 단어별 자율조절읽기 방법을 통해 알아보았다. 또한, 이 때 어떤 인지기능이 문맥 이용을 통한 명사구 연결 전치사구의 처리능력과 관련이 있는지도 살펴보았다. 정상 노인은 읽기과제에서 문맥유무에 상관없이 젊은 성인보다 읽기속도가 느렸다. 그러나 두 그룹 모두 문맥이 존재할 때 명사구 연결 전치사구의 처리 속도가 빨랐다. 즉, 노인들의 노화로 인한 인지의 저하는 처리 속도만 느리게 했을 뿐 질적인 면에서 차이는 없었다. 문맥을 이용한 명사구 연결 전치사구 처리 시 관련된 인지기능은 교대주의력으로 나타났으며 본 연구에서는 작업기억용량의 역할은 발견되지 않았다. 이를 통해 노화가 통사처리에 끼치는 영향은 반드시 부정적인 것이 아니라 통사구조에 따라 다를 수 있으며, 통사 구문의 종류에 따라 관련된 인지기능이 다를 수 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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