• Title, Summary, Keyword: 문장 유형

Search Result 180, Processing Time 0.036 seconds

Sentence Type Identification in Korean Applications to Korean-Sign Language Translation and Korean Speech Synthesis (한국어 문장 유형의 자동 분류 한국어-수화 변환 및 한국어 음성 합성에의 응용)

  • Chung, Jin-Woo;Lee, Ho-Joon;Park, Jong-C.
    • Journal of the HCI Society of Korea
    • /
    • v.5 no.1
    • /
    • pp.25-35
    • /
    • 2010
  • This paper proposes a method of automatically identifying sentence types in Korean and improving naturalness in sign language generation and speech synthesis using the identified sentence type information. In Korean, sentences are usually categorized into five types: declarative, imperative, propositive, interrogative, and exclamatory. However, it is also known that these types are quite ambiguous to identify in dialogues. In this paper, we present additional morphological and syntactic clues for the sentence type and propose a rule-based procedure for identifying the sentence type using these clues. The experimental results show that our method gives a reasonable performance. We also describe how the sentence type is used to generate non-manual signals in Korean-Korean sign language translation and appropriate intonation in Korean speech synthesis. Since the method of using sentence type information in speech synthesis and sign language generation is not much studied previously, it is anticipated that our method will contribute to research on generating more natural speech and sign language expressions.

  • PDF

CNN Based Speech-act Classification Using Sentence Types and Modalities (문장 유형과 양태 정보를 이용한 합성곱 신경망 기반의 대화체 발화 화행 분석)

  • Park, Yongsin;Ko, Youngjoong
    • Annual Conference on Human and Language Technology
    • /
    • /
    • pp.642-644
    • /
    • 2018
  • 화행(Speech-act)이란 어떤 목적을 달성하기 위해 발화를 통해 이루어지는 화자의 행위를 뜻하며, 화행 분석(Speech-act analysis)이란 주어진 발화의 화행을 결정하는 것을 뜻한다. 문장 유형과 양태는 화행의 일종으로, 문장 유형의 경우 화자의 기본적인 발화 의도에 따라 평서문, 명령문, 청유문, 의문문, 감탄문의 다섯 가지 유형으로 나눌 수 있고, 양태는 문장이 표현하는 명제나, 명제가 기술하는 상황에 대해서 화자가 갖는 의견이나 태도를 말한다. 본 논문에서는 종결어미와 보조용언으로부터 비교적 간단하게 추출 가능한 문장 유형과 양태 정보를 활용하여 대화체 발화문의 화행 분석 성능을 높이는 방법을 보인다. 본 논문에서 제안하는 모델은 합성곱 신경망(CNN)을 사용한 기본 모델에 비해 0.52%p 성능 향상을 보였다.

  • PDF

Classifying Korean Comparative Sentences Using Transformation-based Learning (변환 기반 학습을 이용한 한국어 비교 문장 유형 분류)

  • Yang, Seon;Ko, Youngjoong
    • Annual Conference on Human and Language Technology
    • /
    • /
    • pp.31-34
    • /
    • 2009
  • 본 연구의 목표는 비교 문장들을 일곱 가지 유형으로 자동 분류하는 것으로서, 비교 문장 추출, 비교 문장 유형 분류, 유형별 비교 관계 분석으로 이어지는 비교마이닝 세 단계 중 두 번째 과제이다. 본 연구에서는 변환 기반 학습(Transformation-based Learning) 기법을 이용한다. 자연어 처리 분야 여러 부문에서 사용되고 있는 변환 기반 학습은 오류를 감소시키는 최적의 규칙을 자동으로 생성하여 정답을 찾는 규칙 기반 학습 방법이다. 웹상의 다양한 도메인에서 추출한 비교 문장들을 대상으로 실험한 결과, 일곱 가지 비교 문장 유형을 분류하는데 있어서 정확도 80.01%의 우수한 성능을 산출하였다.

  • PDF

Syntax Process in English Sentence Types : Comparison between Korean-English Bilinguals and Korean Non-bilinguals (이중언어자와 한국 대학생의 문장 유형별 영어 통사처리 특성 조사)

  • Park, Jin-Han;Oh, Chang-Young;Yum, Eun-Young;Chung, Chan-Sup
    • Annual Conference on Human and Language Technology
    • /
    • /
    • pp.123-127
    • /
    • 1996
  • 영어와 한국어의 통사구조의 차이로 인하여, 이중언어자와 비이중언어자인 한국 대학생의 영어 문장 유형에 따른 통사 처리에 있어 차이가 있을 것이다. 네가지 영어 문장 유형, 수동태, 관계사절, 물주구문, 가정법 구문 등으로 문장 완성 과제를 실험하여 이중언어자와 비이중언어자의 문장완성 시간과 오류율을 측정하였다. 실험 결과 비이중언어자인 한국 대학생은 다른 문장 유형에 비하여 물주구문에서의 통사처리 수행에 있어 이중언어자와 유의한 차이를 보였다. 이로부터 이중언어자와 한국 대학생의 영어 문장의 통사 정보처리의 자동화 및 어순효과 정보와 생물 주어(word animacy)구문 단서, 즉 대부분의 주어는 살아있는 사물의 명사로 이루어져 있다는 단서(Gass, l987)의 사용에 대하여 논의하였다.

  • PDF

A Neurolinguistic Study of Korean Scrambling: An Event-related Potentials(EPR) based Study (한국어 어순재배치(scrambling) 문장의 신경언어학적 연구)

  • Hwang, Yu Mi;Lee, Kap-Hee;Yun, Yungdo
    • Annual Conference on Human and Language Technology
    • /
    • /
    • pp.29-34
    • /
    • 2012
  • 본 연구는 한국어 어순재배치(scrambling) 문장의 이해 과정에서 발생되는 대뇌 활동을 사건관련전위(event-related Potentials; ERPs) 이용하여 살펴보기 위하여 실시되었다. 네 개의 어절로 구성된 표준 어순 문장(일년만에 마님이 영감을 만났어요.)과 어순재배치 문장(일년만에 영감을 마님이 만났어요.)을 어절별로 제시하고 첫 번째 명사구(NP1), 두 번째 명사구(NP2), 동사(Verb)의 시작점(onset)에서 측정한 뇌파를 비교하였다. 뇌파의 분석은 대뇌 영역을 중심선(midline), 중앙(medial), 편측(lateral)로 나누어 전후 분포(anterior-posterior distribution)와 정중선(midline)의 열에 의해 좌우 반구(hemisphere)로 분리하여 분석하였다. 분석 결과 중심선 영역에서 표준 어순에 비해 뒤섞기 어순에서 300-500ms 시간 창(time window)에서 큰 부적 전위(negative potential)가 관찰되었으며 이는 어순재배치로 인한 N400효과로 해석되며 P600효과는 관찰되지 않았다. 특히 첫 번째 명사구에서 문장유형(표준 어순 vs. 어순재배치)의 차이가 가장 크게 관찰되었으며 두 번째 명사구에서는 중앙에서 문장유형과 반구(좌우반구)의 상호작용이 관찰되었고, 동사에서는 문장유형과 반구, 문장유형과 전극 위치의 전후 분포와의 상호작용이 관찰되었다. 본 연구 결과에서 관찰된 N400효과는 독일어와 일본어를 대상으로 한 어순재배치 연구 결과와 유사하며 한국어 어순재배치 문장에 관한 사건관련 전위를 고찰하였다는 점에서 의의가 있다.

  • PDF

A Detection Method of Similar Sentences Considering Plagiarism Patterns of Korean Sentence (한국어 문장 표절 유형을 고려한 유사 문장 판별)

  • Ji, Hye-Sung;Joh, Joon-Hee;Lim, Heui-Seok
    • The Journal of Korean Association of Computer Education
    • /
    • v.13 no.6
    • /
    • pp.79-89
    • /
    • 2010
  • In this paper, we proposed a method to find out similar sentences from documents to detect plagiarized documents. The proposed model adapts LSA and N-gram techniques to detect every type of Korean plagiarized sentence type. To evaluate the performance of the model, we constructed experimental data using students' essays on the same theme. Students made their essay by intentionally plagiarizing some reference documents. The experimental results showed that our proposed model outperforms the conventional N-gram model, Vector model, LSA model in precision, recall, and F measures.

  • PDF

Transformation-based Learning for Korean Comparative Sentence Classification (한국어 비교 문장 유형 분류를 위한 변환 기반 학습 기법)

  • Yang, Seon;Ko, Young-Joong
    • Journal of KIISE:Software and Applications
    • /
    • v.37 no.2
    • /
    • pp.155-160
    • /
    • 2010
  • This paper proposes a method for Korean comparative sentence classification which is a part of comparison mining. Comparison mining, one area of text mining, analyzes comparative relations from the enormous amount of text documents. Three-step process is needed for comparison mining - 1) identifying comparative sentences in the text documents, 2) classifying those sentences into several classes, 3) analyzing comparative relations per each comparative class. This paper aims at the second task. In this paper, we use transformation-based learning (TBL) technique which is a well-known learning method in the natural language processing. In our experiment, we classify comparative sentences into seven classes using TBL and achieve an accuracy of 80.01%.

Evaluation of the Discordance between Sentence Polarities and Keyword Polarities by Using MUSE Sentiment-Annotated Corpora (MUSE 감성주석코퍼스를 활용한 문장 극성과 키워드 극성간의 불일치 현상에 대한 분석)

  • Cho, Donghee;Shin, Donghyok;Joo, Heejin;Chae, Byoungyeol;Cao, Wenkai;Nam, Jeesun
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
    • /
    • /
    • pp.195-200
    • /
    • 2016
  • 본 연구는 MUSE 감성 코퍼스를 활용하여 문장의 극성과 키워드의 극성이 얼마만큼 일치하고 일치하지 않은지를 분석함으로써 특히 문장의 극성과 키워드의 극성이 불일치하는 유형에 대한 연구의 필요성을 역설하고자 한다. 본 연구를 위하여 DICORA에서 구축한 MUSE 감성주석코퍼스 가운데 IT 리뷰글 도메인으로부터 긍정 1,257문장, 부정 1,935문장을, 맛집 리뷰글 도메인으로부터는 긍정 2,418문장, 부정 432문장을 추출하였다. UNITEX를 이용하여 LGG를 구축한 후 이를 위의 코퍼스에 적용하여 나타난 양상을 살펴본 결과, 긍 부정 문장에서 반대 극성의 키워드가 실현된 경우는 두 도메인에서 약 4~16%의 비율로 나타났으며, 단일 키워드가 아닌 구나 문장 차원으로 극성이 표현된 경우는 두 도메인에서 약 25~40%의 비교적 높은 비율로 나타났음을 확인하였다. 이를 통해 키워드의 극성에 의존하기 보다는 문장과 키워드의 극성이 일치하지 않는 경우들, 가령 문장 전체의 극성을 전환시키는 극성전환장치(PSD)가 실현된 유형이나 문장 내 극성 어휘가 존재하지 않지만 구 또는 문장 차원의 극성이 표현되는 유형들에 대한 유의미한 연구가 수행되어야 비로소 신뢰할만한 오피니언 자동 분류 시스템의 구현이 가능하다는 것을 알 수 있다.

  • PDF

Evaluation of the Discordance between Sentence Polarities and Keyword Polarities by Using MUSE Sentiment-Annotated Corpora (MUSE 감성주석코퍼스를 활용한 문장 극성과 키워드 극성간의 불일치 현상에 대한 분석)

  • Cho, Donghee;Shin, Donghyok;Joo, Heejin;Chae, Byoungyeol;Cao, Wenkai;Nam, Jeesun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
    • /
    • /
    • pp.195-200
    • /
    • 2016
  • 본 연구는 MUSE 감성 코퍼스를 활용하여 문장의 극성과 키워드의 극성이 얼마만큼 일치하고 일치하지 않은지를 분석함으로써 특히 문장의 극성과 키워드의 극성이 불일치하는 유형에 대한 연구의 필요성을 역설하고자 한다. 본 연구를 위하여 DICORA에서 구축한 MUSE 감성주석코퍼스 가운데 IT 리뷰글 도메인으로부터 긍정 1,257문장, 부정 1,935문장을, 맛집 리뷰글 도메인으로부터는 긍정 2,418문장, 부정 432문장을 추출하였다. UNITEX를 이용하여 LGG를 구축한 후 이를 위의 코퍼스에 적용하여 나타난 양상을 살펴 본 결과, 긍 부정 문장에서 반대 극성의 키워드가 실현된 경우는 두 도메인에서 약 4~16%의 비율로 나타났으며, 단일 키워드가 아닌 구나 문장 차원으로 극성이 표현된 경우는 두 도메인에서 약 25~40%의 비교적 높은 비율로 나타났음을 확인하였다. 이를 통해 키워드의 극성에 의존하기 보다는 문장과 키워드의 극성이 일치하지 않는 경우들, 가령 문장 전체의 극성을 전환시키는 극성전환장치(PSD)가 실현된 유형이나 문장 내 극성 어휘가 존재하지 않지만 구 또는 문장 차원의 극성이 표현되는 유형들에 대한 유의미한 연구가 수행되어야 비로소 신뢰할만한 오피니언 자동 분류 시스템의 구현이 가능하다는 것을 알 수 있다.

  • PDF

Answer Extraction in Record Sentence using Guinness Record Adverb and Answer-Type (기네스 기록 부사와 정답 유형을 이용한 기록문장에서의 정답 추출)

  • Oh Su-Hyun;Ahn Young-Min;Lee Chung-Hee;Seo Young-Hoon
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
    • /
    • /
    • pp.1-3
    • /
    • 2006
  • 본 논문에서는 기네스 기록과 같은 기록정보 즉, 기록적 가치가 있는 문장에 대한 질의가 들어왔을 경우기록 부사와 정답 유형을 이용하여 정답을 추출하는 시스템에 대해 기술한다. 기록정보는 역사적이고 사실적인 내용으로, 기록부사틀 포함하는 문장을 말한다. 기록부사는 기록정보 내에서 쓰이며 어떤 사실의 기록에 대해 뜻을 명확하게 나타내어주는 한 요소이고, 이것은 해당문장이 기록문장임을 나타내준다. 이는 질의-응답 시스템에서 정답 추출의 중요한 단서로 사용될 수 있다. 질의-응답 시스템은 크게 질의를 분석하는 부분과 정답 문서를 찾는 부분으로 나뉘며, 질의 분석을 통하여 기록부사로 지역정보 그리고 정답유형을 결정한 후 이를 이용하여 후보 문서를 검색, 추출하고 정의문 규칙과 개체명 태깅에 의하여 정답을 추출하게 된다.

  • PDF