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미지문법관계 속성을 이용한 LFG에서의 한국어 문장분석 연구
윤덕호(Deok Ho Yoon),김영택(Yung Taek Kim) 한국정보과학회 1989 정보과학회논문지 Vol.16 No.5
어휘기능문법 이론에 따라 한국어 문장을 분석해 내려고 할 때, 명사구의 용언에 대한 문법관계를 쉽게 분석할 수 없는 언어현상들이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 미지문법관계(UNKNOWN) 속성의 설정이 필요하다. 하나의 UNKNOWN 속성을 가진 절에서는 간단한 문법관계사상 기법으로 내재적 문법관계를 알아낼 수 있다. 문장성분 이용기법과 통상어순 비교기법은 다중미지문법관계 문제를 해결할 수 있으며, 의미속성표지와 속성호응도 정보를 이용하는 휴리스틱이 문장성분 비교를 위하여 이용된다. 또한, 제안된 기법들을 응용하여 중복된 문장성분이 생략된 경우 생략된 문장성분을 복구하는 기법이 소개되었다. In the analysis of Korean sentences on LFG formalism, there are some linguistic phenomena in which the grammatical relations of some NP s cannot be analyzed easily. The use of UNKNOWN feature is necessary to solve this problem. Simple grammatical relation mapping method can discover the implicit grammatical relation in a clause with single UNKNOWN feature. The constituent comparison method and the default word order method can solve the multi-UNKNOWN problem Heuristics, which use semantic markers and semantic feature agreement level informations, are used to compare constituents. The application of the proposed methods to the recovery of duplicated constituent in ellipsis phenomenon is discussed, too.
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다단계 여과 및 탐색을 이용한 의존문법에 기반을 둔 한국어 분석 알고리즘
윤덕호(Deok Ho Yoon),김영택(Yung Taek Kim) 한국정보과학회 1992 정보과학회논문지 Vol.19 No.6
본 논문은 성분수식도표와 명사-동사 관계표라는 두 도표로부터의 관계항 삭제를 이용한 한국어 분식 알고리즘에 대해 기술하고 있다. 이 접근 방법은 의존문법에 기반한 것으로서 두 도표는 분석 과장 중의 각 시점에서 현재 성립 가능한 모든 의존관계를 나타내 준다. 알고리즘은 문법적으로 성립 불가능한 관계항 및 경험적으로 바람직스럽지 못한 관계항들을 삭제하는 5개의 여과 단계와 최종적 탐색 단계로 구선된다. 최종 단계에서 얻어지는 항들을 변환하면 구문 트리 및 개념 인자 구조가 얻어지게 된다. This paper describes an alogirithm for Korean analysis using the cell elimination method on two tables, Constituent Modification Table and NP-VC Relation Table. This approach is based on the dependency grammar. Two tables show all the currently possible dependency relations in any point of the analysis time. The former 5-phases of the algorithm are the filtering phases which eliminate the syntatically impossible cells and the semantically undesirable cells from two tables. The final phase is the search phase which determines the answer cells that cat be converted to a parsing tree and a predicate argument structure.
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Kant 시스템에서의 한국어 생성을 위한 언어 정보의 구축
윤덕호(Deok Ho Yoon) 한국정보처리학회 1999 정보처리학회논문지 Vol.6 No.12
Korean linguistic information for the generation module of KANT(Knowledge-based Accurate Natural language Translation) system was constructed. As KANT has a language-independent generation engine, the construction of Korean linguistic information means the development of the Korean generation module. Constructed information includes concept-based mapping rules, syntactic lexicon, template rules, grammar rules based on the unification grammar, lexical rules and rewritten rules for Korean. With these information 106 sentences were successfully and completely generated from the interlingua functional structure among the 118 test set prepared by the developers of KANT system.
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윤현주(Hyeon-Ju Yoon),은성배(Seongbae Eun),윤덕호(Deok Ho Yoon),김두현(Doohyun Kim) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.1B
대화형 멀티미디어 응용에 많이 이용되는 하이퍼미디어 시스템은 사용자가 관심을 끄는 정보에 연결 된 링크를 이용해 다양한 정보를 쉽게 획득하도록 지원한다. 이렇게 링크가 부착된 지점을 앵커라 하는데, 기존의 텍스트나 이미지 등 정적미디어에서는 앵커를 다는 것이 큰 문제가 되지 않으나 음성이나 동영상과 같은 동적미디어에서는 앵커를 다는 문제가 간단하지 않다. 본 논문에서는 동적미디어 중 동영상에 앵커를 다는 문제와 관련된 여러 논점에 대해 논의하고, 이를 바탕으로 동영상에 앵커를 설정하고 처리하는 방법에 대해 제안하였다. 그리고, 제안된 방법으로 동영상 앵커 정의 도구(MADT : Moving anchor Definition Tool)를 설계하고 구현하였다.
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시소러스와 술어 패턴을 이용한 의미역 부착 한국어 하위범주화 사전의 구축
양승현(Seung Hyun Yang),김영섬(Young-Sum Kim),우요섭(Yo-Sub Woo),윤덕호(Deok Ho Yoon) 한국정보과학회 2000 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.6 No.3
하위범주화는 보어의 어휘 개념이 명시된 술어와 보어간 의존 관계를 정의하는 언어 정보로서 구문 및 의미 분석 등에 폭넓게 활용될 수 있는 기반 언어 자원이라는 데에 그 중요성이 있다. 본 논문에서는 표층문에서 통상 격표지로 표현되는 구문적 의존 관계뿐만 아니라, 보어가 갖는 의미역 정보가 부착되어 있으며 시소러스 개념 분류 체계와 연동 가능한 한국어 술어의 하위범주화 사전의 구축에 대해 설명하고 있다. 본 논문에서는 하위범주화 사전의 의미역 표현을 위해 총 25개의 의미역을 설정하고 있다. 이 의미역은 표층 격표지와 직접 연관되어 있기 때문에 통사적인 분석으로부터 직접 의미역 정보를 추출해서 의미 구조의 해석에 이용하는 것이 가능하다. 또한 명사 보어가 갖는 개념의 표현을 위해 상 · 하위어 관계를 갖는 12만 어휘 규모의 시소러스를 이용하고 있으며, 술어의 의존 관계 표현을 위해 동사, 형용사에 대해 각각 47, 17 개의 하위범주화 패턴을 이용하고 있다. 실용적 규모의 시소러스를 이용함으로써 문장에 나타난 명사의 시소러스 개념을 그대로 하위범주화 사전에 적용시켜 의미 정합 여부를 판단할 수 있는 실질적인 선택제약 체계를 구성할 수 있었고, 표층 격표지에 기초한 표준화된 술어 패턴을 이용함으로써 의미역의 결정 등에서 야기될 수 있는 비일관성을 방지하고 구축에 드는 비용을 절감할 수 있었다. 이상과 같은 방법으로 말뭉치에서 추출한 고빈도 술어 13,000 여개에 대해 하위범주화 사전을 구축하였으며, 적용 범위 평가 실험에 의하면 이 하위범주화 사전은 말뭉치에서 발견된 술어의 72.7%에 대해 하위범주화 정보를 제공할 수 있음을 확인하였다. Subcategorization, defining dependency relation between predicates and their complements, is an important source of knowledge for resolving syntactic and semantic ambiguities arising in analyzing sentences. This paper describes a Korean subcategorization dictionary, particularly annotated with semantic roles of complements coupled with thesaural semantic hierarchy as well as syntactic dependencies. For annotating roles, we defined 25 semantic roles associated with surface case markers that can be used to derive semantic structures directly from syntactic ones. In addition, we used more than 120,000 entries of thesaurus to specify concept markers of noun complements, and also used 47 and 17 predicate patterns for verbs and adjectives, respectively, to express dependency relation between predicates and their complements. Using a full-fledged thesaurus for specifying concept markers makes it possible to build an effective selectional restriction mechanism coupled with the subcategorization dictionary, and using the standard predicate patterns for specifying dependency relations makes it possible to avoid inconsistency in the results and to reduce the costs for constructing the dictionary. On the bases of these, we built a Korean subcategorization dictionary for frequently used 13,000 predicates found in corpora with the aid of a tool specially designed to support this task. An experimental result shows that this dictionary can provide 72.7% of predicates in corpora with appropriate subcategorization information.
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韓光錄,尹德鎬,李仁政 湖西大學校工業技術硏究所 1999 工業技術硏究所論文集 Vol.18 No.-
In this paper, we implemented learning system and categorization system for categorizing internet documents. Learning system uses back propagation algorithm of neural network and, categorization system categorizes documents by using learning data from learning system. Web agent was used for retrieving documents from internet. We set 90 categories for learning and categorization. We evaluate the performance of learning and categorization system. Also, in this paper, we compare documents categorization performance to similarity measure of linear document vector.
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