• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제18권1호
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• pp.33-52
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• 2014

This paper proposes a unified structural account of some instances of the English Modals and Semi-auxiliaries. The classification and the syntactic/structural description of the English Modal auxiliary verbs and verb-related elements have long been the center for many proposals in the history of generative syntax. According to van Gelderen (1993) and Lightfoot (2002), it was sometime around 1380 that the Tense-node (T) appeared in the phrasal structures of the English language, and the T-node is under which the English Modal auxiliaries occupy. Closely related is the existing evidence that English Modals were used as main verbs up to the early sixteenth century (Lightfoot 1991, Han 2000). This paper argues for a bi-clausal approach to English Modal auxiliaries with the infinitival particle 'to' such as 'ought to' 'used to' and 'dare (to)' 'need (to)', etc. and Semi-auxiliaries including 'be to' and 'have to'. More specifically, 'ought' in 'ought to' constructions, for instance, undergoes V-to-T movement within the matrix clause, just like 'HAVEAux' and all instances of 'BE', whereas 'to' occupies the T position of the embedded complement clause. By proposing the bi-clausal account, Radford's (2004, 2009) problems can be solved. Further, the historical motivation for the account takes a stance along with Norde (2009) and Brinton & Traugott (2005) in that Radford's (2004, 2009) syncretization of the two positions of the infinitival particle 'to' is no different from the 'boundary loss' in the process of Grammariticalization. This line of argument supports Krug's (2011), and in turn Bolinger's(1980) generalization on Auxiliaryhood, while providing a novel insight into Head movement of V-to-T in Present Day English.

• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.225-230
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• 2020

인공지능, 딥러닝, 머신러닝 등이 괄목할만한 발전을 이루면서 2016년경부터 100여개의 언어를 비롯하여 가장 보편적으로 사용되어 온 Google Translate (구글기계번역기)는 자연언어처리(NLP) 분야와 외국어 학습 등 언어활용 분야에 독보적인 역할을 하고 있다. 본 논문은 구글기계번역기, Google Translate에 있어서, 영어모국어화자가 가진 통사문법적-범주적 지식의 중요성과 그 영향력에 대해 살펴보고자 한다. Jackendoff (1999)는 맹인을 위한 독서기계(Reading Machine)등을 구축하려면 통사구조적 지식과 문법적 분해력(parsing)이 매우 중요하고, 적어도 현재의 컴퓨터는 엄청난 발전을 이루기는 하였으나, 인간의 두뇌를 따라갈 수 없다는 결론을 내렸다. Jackendoff가 논의했던 몇 가지 어휘항목과 통사구조적 중의성을 활용하여, Google Translate 기계발음번역기를 통해 그의 주장을 확인하는 실험을 실시하고, 그 결과를 분석하는 것이 이 논문의 목표이다. 이 연구는 Jackendoff의 주장처럼 L1 화자가 내재화한 통사문법적, 범주-구조적 지식은 NLP, 혹은 "독서기계"등의 구축에서 중요하며, 이는 Chomsky (1986, 2005)등에서 논의된 내재적언어 (I-language)의 핵심이라는 점을 시사한다.