시조를 문으로 짜여진 text라고 보고, 그 짜임 (textuality)을 1) 각 장의 수사적 표현 2) 각 장끼리의 연결성 3) 각 장의 통사적 짜임의 측면에서 고시조와 현대시조를 살펴보았다. 고시조에 있어서 1)은 논리 정연한 문장으로 되어 있고 논리를 방해할 수 있는 수식어를 극도로 배제하고 있음을 알았다. 2)는 각 장끼리의 응집성 혹은 응결성을 확보하여 확실한 연결을 이루고 있음을 알았다. 3)은 통사적으로 안정된 짜임을 갖고 있어 3장 6구의 형식을 취하고 있음을 알았다. 현대시조에 있어서 1)은 수식어를 남용하여 정연한 논리로서의 시조가되지 못 할 뿐더러 3장 구성까지도 만들어지지 않는 경우가 있었다. 2)는 각 장끼리의 연결성이 애매하여 장과 장끼리의 유기적 결합이 이루어지지 않는 경우가 있었다. 3)은 3장 6구를 이루는 통사적 짜임을 몰각하여 시조형식을 파괴하는 경우가 있었다. 이와 같은 현대시조의 경향은 현대시조의 존립근거를 위태롭게 만든다고 생각한다.
English inversion constructions are not only hard for non-native speakers to learn but also difficult to teach mainly because of their intriguing grammatical and discourse properties. This paper addresses grammatical issues in learning or teaching the so-called 'predicate inversion (PI)' construction (e.g., Equally important in terms of forest depletion is the continuous logging of the forests). In particular, we chart the grammatical (distributional, syntactic, semantic, pragmatic) properties of the PI construction, and argue for adata-driven teaching for English grammar. To depart from the arm-chaired style of grammar teaching (relying on author-made simple sentences), our teaching method introduces a datadriven teaching. With total 25 university students in a grammar-related class, students together have analyzed the British Component of the International Corpus of English (ICE-GB), containing about one million words distributed across a variety of textual categories. We have identified total 290 PI sentences (206 from spoken and 87 from written texts). The preposed syntactic categories of the PI involve five main types: AdvP, PP, VP(ed/ing), NP, AP, and so, all of which function as the complement of the copula. In terms of discourse, we have observed, supporting Birner and Ward's (1998) observation that these preposed phrases represent more familiar information than the postposed subject. The corpus examples gave us the three possible types: The preposed element is discourse-old whereas the postposed one is discourse-new as in Putting wire mesh over a few bricks is a good idea. Both preposed and postposed elements can also be discourse new as in But a fly in the ointment is inflation. These two elements can also be discourse old as in Racing with him on the near-side is Rinus. The dominant occurrence of the PI in the spoken texts also supports the view that the balance (or scene-setting) in information structure is the main trigger for the use of the PI construction. After being exposed to the real data and in-depth syntactic as well as informationstructure analysis of the PI construction, it is proved that the class students have had a farmore clear understanding of the construction in question and have realized that grammar does not mean to live on by itself but tightly interacts with other important grammatical components such as information structure. The study directs us toward both a datadriven and interactive grammar teaching.
본 논문은 한국어에 대해서 구묶음을 수행한 후에 의존구조를 분석하는 방법을 제안한다. 의존구조 분석은 단어의 지배어를 결정하는 과정이다. 지배어를 정할 때, 문법적인 지배어를 정할 것인지 의미적인 지배어를 정할 것인지가 고질적인 문제이다. 일반적으로는 문법적인 지배어를 정하고 있다. 예를 들면 문장 "밥을 먹고 싶다"에서 어절 "먹고"의 지배어로 "싶다"를 정한다. 그러나 "싶다"는 보조용언으로 의미적으로 지배어가 될 수 없다. 이와 같은 방법으로 구문을 분석하면 의미분석을 위해서 또 다른 변환이 있어야 한다. 본 논문에서는 이런 문제를 다소 완화하기 위해서 구묶음을 수행한 후에 구문을 분석하는 방법을 제안한다. 구묶음은 문장을 구성성분 단위로 분할하는 과정이며 구성성분은 내용어 말덩이와 기능어 말덩이로 구성된다. 구묶음을 수행하면 구문 분석의 입력이 되는 문장 성분의 수가 줄어들므로 구문 분석 속도가 개선될 수 있으며, 문장에서 중심어를 중심으로 하나의 말덩이로 묶이므로 말덩이에 대해서만 그 의존 관계를 파악할 수 있어 구문 분석의 효율성을 높일 수 있다. 본 논문은 세종의존말뭉치를 사용해서 성능을 분석했으며 UAS와 LAS가 각각 86.48%와 84.56%였으며 입력의 노드 수도 약 22% 정도 줄일 수 있었다.
한국어 문장은 대부분 주절과 내포문을 가지는 복문으로 구성되어 있다. 따라서 복문에 나타나는 하나 이상의 용언으로 인해 구문 분석 과정에서 다양한 구문 애매성이 발생한다. 이들 중 대부분은 내포문의 수식 범위로부터 발생되는 구 부착의 문제 때문이다. 이런 구문 애매성은 내포문의 범위를 정해서 하나의 구문 범주의 기능을 가지도록 하면 해결할 수가 있다. 본 논문에서는 내포문의 범위를 정하기 위해서 문형과 한국어의 구문 특성을 이용한다. 먼저, 내포문에 있는 용언의 문형 정보가 가질 수 있는 필수격을 최대로 부착하여 내포문의 범위를 정하고 이를 이용해서 복문을 내포문과 주절로 분할한다. 그리고 한국어의 구문 특성을 이용해서 분할된 내포문의 기능을 하나의 구문 범주인 체언구나 부사구로 변환한다. 이렇게 함으로써 복합문의 구성 형태가 단문 구조로 변환되기 때문에 내포문의 범위에 의한 구 부착의 문제가 쉽게 해결된다. 이것을 본 논문에서는 내포문의 단문 분할이라고 한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 1000 문장을 실험한 결과 문형과 단문 분할을 이용하지 않은 방법보다 구문 애매성이 88.32% 감소되었다.
노년층은 이야기를 산출하면서 주제로부터 벗어나는 이야기를 하거나 문장구조를 단순화하기도 하며 문법 형태소의 오류를 보일 수 있다. 이야기를 말하는 능력과 글로 쓰는 능력은 서로 다를 수 있는데, 글을 쓰는 능력은 복잡한 인지과정을 필요로 하므로 노화에 더 취약할 수 있다. 이에 본 연구는 정상 노년층 32명과 청년층 32명을 대상으로 이야기 쓰기 능력을 살펴보았다. 과제는 전래동화('흥부놀부')에 대한 그림들을 보고 자유롭게 이야기를 구성하여 써보도록 하였다. 자료 분석 시에는 이야기 구성적 측면과 이야기 구문구조적 측면으로 나누어 그 특성을 확인하였다. 연구결과, 노년층은 청년층에 비하여 이야기 구성적으로는 이야기문법과 완전한 에피소드의 수가 유의하게 적었으며 주제에서 벗어난 문장을 더 많이 산출하였다. 구문구조적으로는 복문의 사용빈도는 청년층과 차이가 없었으나 관형절과 부사절 내포문의 사용이 저하되고 부적절한 결속표지를 많이 산출하였다. 이러한 결과는 노년층이 이야기 글쓰기를 할 때 주제의 유지가 저하되고 수식적으로 꾸며주는 표현의 사용이 부족하게 되면서 전체적인 글의 응집성이 저하되지만 쓰기 활동의 시각적 피드백에 도움을 받을 수 있게 되므로 긴 복문의 사용이 가능할 수 있었음을 시사한다.
본 논문에서는 자질 기반 구 구조 문법 형식의 자연어 문법 개발에 필요한 환경을 제공하는 GrammE를 소개한다. 문법 개발 단계에서는 텍스트 형식의 문법을 인터프리트하여 구문 분석을 하기 때문에 문법 수정 후 바로 문법을 테스트할 수 있어 문법 개발이 용이해 진다. 일단 문법 개발이 끝나면 GrammE에 포함된 문법 컴파일러를 이용하여 C++로 쓰여진 구문 분석기 프로그램을 생성할 수 있다. 이렇게 해서 만들어진 구문 분석기는 구문 분석을 필요로 하는 여러 가지 자연어 처리 시스템에 활용할 수 있다. GrammE는 언어 독립적인 시스템이며, 현재까지 한국어 문법과 중국어 문법을 개발하는 데 사용되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권4호
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pp.1409-1425
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2021
In wide-ranging information society, fast and easy access to information in language of one's choice is indispensable, which may be provided by using various multilingual Natural Language Processing (NLP) applications. Natural language text contains references among different language elements, called anaphoric links. Resolving anaphoric links is a key problem in NLP. Anaphora resolution is an essential part of NLP applications. Anaphoric links need to be properly interpreted for clear understanding of natural languages. For this purpose, a mechanism is desirable for the identification and resolution of these naturally occurring anaphoric links. In this paper, a framework based on Hobbs syntactic approach and a system developed by Lappin & Leass is proposed for resolution of reflexive anaphoric links, present in Urdu text documents. Generally, anaphora resolution process takes three main steps: identification of the anaphor, location of the candidate antecedent(s) and selection of the appropriate antecedent. The proposed framework is based on exploring the syntactic structure of reflexive anaphors to find out various features for constructing heuristic rules to develop an algorithm for resolving these anaphoric references. System takes Urdu text containing reflexive anaphors as input, and outputs Urdu text with resolved reflexive anaphoric links. Despite having scarcity of Urdu resources, our results are encouraging. The proposed framework can be utilized in multilingual NLP (m-NLP) applications.
통계기계번역에서 번역성능의 향상을 위해서 문장의 유형이나 장르에 따라 클러스터링을 수행하여 도메인에 특화된 번역을 시도하는 방법이 있다. 그러나 기존의 연구 중 문장의 유형 정보와 장르에 따른 정보를 동시에 사용한 경우는 없었다. 본 논문에서는 각 문장의 문법적 구조 유사도에 따른 유형별분류 기법과, 단어 유사도 정보를 사용한 장르 구분법을 적용하여 기존의 두 기법을 통합하였다. 이렇게 분류된 말뭉치에서 추출한 도메인 특화 모델과 전체 말뭉치에서 추출된 모델에서 보간법(interpolation)을 사용하여 통계기계번역의 성능을 향상하였다. 문장구조 유사도와 단어 유사도의 계산 방법으로는 각각 커널과 코사인 유사도를 적용하였으며, 두 유사도를 적용하여 말뭉치를 분류하는 과정에서는 K-Means 알고리즘과 유사한 기계학습 기법을 사용하였다. 이를 일본어-영어의 특허문서에서 실험한 결과 최선의 경우 약 2.5%의 상대적인 성능 향상을 얻었다.
본 연구에서는 대중적인 소셜 네트워크 서비스 중 하나이며 많은 사람들이 다양한 의견을 공유하는 트위터를 대상으로 질의어(또는 주제어)에 적합한 의견을 지닌 트윗을 검색하는 방법론을 제안한다. 기존의 의견 검색 시스템은 의견을 지닌 구절이 주어진 질의어나 화자와 관련이 없음에도 불구하고 그런 구절의 유무를 중요한 요소로 여겼다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 1) 의견 어구-질의어 관계, 2) 의견 어구-화자 관계, 그리고 3) 의견 어구의 의존 구문 역할 등의 구문 요소를 반영하는 방법을 고안하였다. 또한, 의견을 가진 트윗을 검색하기 위하여 질의어와의 적절성, 텍스트 정보, 사용자 정보, 트위터 특화 자질에 기반한 랭킹 학습 방법을 이용하였다. 실제 데이터를 이용한 실험 결과, 본 시스템은 기존 연구들보다 더 좋은 성능을 보이고 있다.
문헌에 존재하는 핵심개체 간의 관계를 자동으로 추출할 때 다양한 형태의 문서 분석 결과를 활용할 수 있다. 본 논문에서 는 기존에 개발되어 비교적 높은 성능을 보여준 합성곱 구문 트리 커널의 구절 구조 유사성 정보와 두 개체 사이의 유의미한 연관관계를 표현해주는 술어-논항 구조 패턴의 유사성 정보를 동시에 활용하는 혼합 커널을 제안한다. 구문적 구조를 이용하는 기존의 합성곱 구문 트리 커널에 술어와 논항 간의 의미적 구조를 활용하는 술어-논항 구조 패턴 유사도 커널을 결합하여 상호보완적인 혼합 커널을 구성하였고, 다양한 테스트컬렉션 기반의 실험을 통하여 개발된 커널의 성능을 측정하였다. 실험결과 구절 구조 정보를 이용하는 합성곱 구문 트리 커널만을 단독으로 사용했을 때보다 술어-논항 구조의 패턴 정보를 결합한 혼합 커널을 사용했을 때에 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 또한 기존의 시스템보다 우수한 성능을 보이는 것도 함께 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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