KCI우수등재
다중언어 형태소 분석 및 합성을 위한 언어규칙의 기계학습 = Machine Learning of Linguistic Rules for Multilingual Morphological Analysis and Synthesis
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
1990
작성언어
Korean
KDC
028
등재정보
KCI우수등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
463-474(12쪽)
제공처
본 논문은 자연언어의 형태소 처리를 위한 언어규칙의 기계학습과 이 규칙을 이용한 형태소 분석 및 합성방법을 제시한다. 이 접근방법은 학습시스템 XMAS(Xpert in Morphological Analysis and Synthesis)로 구현 되었으며, 자연언어 시스템의 언어와 응용 및 문제 영역에 무관하게 분석과 합성을 수행한다.
XMAS는 형태소 처리를 그래프 탐색 문제로 보며, 형태소 결합의 예로부터 문법규칙을 학습하여 형태소 분석과 합성에 이용한다. 본 논문은 언어지식의 귀납적 학습과 형태소 처리 문제의 연역적 풀이 및 응용 결과에 대하여 기술한다.
XMAS는 형태소 처리기의 개발, 유지보수 및 이식에 드는 시간과 노력을 덜어주고, 사전의 크기를 줄여준다. XMAS의 한국어 버전인 MASK는 현재 영어-한국어 기계번역 시스템 KSHALT에서 효과적으로 사용되고 있다.
This paper presents a method for machine learning of liguistic rules for morphological processing of natural languages and the morphological analysis and synthesis using the learned rules, which is implemented in the learning system XMAS (Xpert in Morphological Analysis and Synthesis). This approach is applicable to analysis as well as synthesis regardless of the languages, applications, and domains of natural language systems.
XMAS regards the morphological processing as a graph search problem. It learns morphological rules from examples of morphological combinations and accomplishes the morphological analysis and synthesis using the rules. In this paper, the inductive learning of linguistic knowledge, the deductive solving of morphological problems, the application results are discussed.
XMAS saves the time and efforts for development, maintenance and transportation, and takes small lexicon space. A Korean version of XMAS, called MASK, is effectively working in the English-Korean machine translation system KSHALT.
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