기계번역 시스템 한국어 보조용언 생성 = Generation of Korean Auxiliary Verbs in Translation System
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발행연도
1997
작성언어
Korean
KDC
004
자료형태
학술저널
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90-103(14쪽)
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본 논문에서는 기계번역 시스템의 한국어 생성에서 양상자질로부터 어떻게 보조용언을 생성할것인가를 다룬다. 보조용언들은 한국어 술어를 형성하기 위하여 본용언에 한국어 특유의 순서로 결합된다. 이 순서는 수학적으로 선형 순서이거나 부분 순서가 아니다. 또한 양상자질에서 보조용언을 표충화하기 위해서 한국어 생성기는 서로 비슷한 의미를 가진 여러 보조용언들 중에서 가장 자연스러운 것을 선택하여야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 말뭉치를 분석하여 양상과 보조용언에 관한 신뢰성 있는 언어 지식을 얻어, 이를 이용하는 말뭉치 기반의 보조용언 생성을 제안한다. 첫째, 말뭉치를 분석하여 의미와 기능에 따라서 보조용언을 분류한다. 둘째, 각 양상에 대한 대표 보조용언을 말뭉치의 빈도수를 기반으로 선택한다. 셋째, 보조용언들간의 순서 관계에서 휴리스틱을 사용하여 부분 순서로 바꾸고 위상 정렬에 의해서 최대한 실제 순서 정보에 접근하는 선형 보조용언 어순을 얻는다. 마지막으로, 실험 및 평가를 통해서 말뭉치를 기반으로 하는 보조용언의 생성이 보조용언 어순의 정확성과 생성된 대표 보조용언의 자연스러움을 가져오는 것을 보인다.
더보기This paper presents how to generate auxiliary verbs from modality features in a Korean generation of machine translation system. To form a complete predicate, auxiliary verbs are concatenated together with a main-verb stem, being arranged in the Korean-specific order, which is neither a linear order nor a partial order mathematically. To lexicalize an auxiliary verb from a modality feature, the Korean synthesizer must choose the best one among several different auxiliary verb candidates whose meanings are very similar to one another. To cope with these difficulties, a corpus-based auxiliary verb generation is suggested, where a large corpus is analyzed to acquire reliable linguistic knowledge on auxiliary verbs and modalities. Through the corpus analysis, firstly, auxiliary verbs are classified into modality groups according to their meanings and grammatical functions. Secondly, the representative for each modality group is selected on the basis of frequency in the corpus. Thirdly, the corpus-based ordering relations among auxiliary verbs are transformed into a partial ordering by using several kinds of heuristics, and then through the topological sorting we derive a linear auxiliary verb order covering as much actual ordering information as possible. Finally, by experiment and performance evaluation, we show that the corpus-based auxiliary verb generation may be a great help in generating correct auxiliary verb order and natural auxiliary verb.
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