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기계번역용 한국어 품사에 관한 연구
A Study on the Korean Parts-of-Speech for Korean-English Machine Translation 원문보기

한국OA학회논문지 = Journal of The Korean Institute of Office Automation, v.5 no.4, 2000년, pp.48 - 54  

송재관 (극동대하교 전산정보학부) ,  박찬곤 (청주대학교 컴퓨터정보공학과)

초록
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본 논문에서는 한ㆍ영 기계번역을 위한 한국어의 품사를 분류하였고 각 품사의 형태론적 특징을 고찰하였다. 한국어 표준문법에서 제시되는 품사 분류 기준은 의미, 기능, 형태의 세 가지 기준을 적용하고 있으며, 자연언어처리에서도 같은 분류 기준을 바탕으로 하고 있다. 품사 분류에 여러 가지 기준을 적용하는 것은 문법구조 이해 및 품사 분류를 어렵게 한다. 또한 한 영 기계번역시 품사의 불일치로 전처리가 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 하나의 기준을 적용하여 품사를 분류하였다. 방법으로 한국어 표준문법에 의하여 말뭉치에 태깅하고 문제점을 찾아내며, 새로운 기준에 의하여 품사를 분류하였다. 본 논문에서 분류된 품사는 한국어 문장에서 통사적 역할이 동일하고, 영어에서의 사전 품사와 동일하며, 품사 분류의 모호성을 제거하고, 한국어의 문장 구조를 명확히 표현한다. 또한 한ㆍ영 기계번역시 패턴 매칭에 의한 목적언어 생성이 가능하게 한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This Paper classified korean Parts-of-speech for korean-english machine translation and investigated morphological characters of each parts-of-speech. Korean standard grammar classified parts-of-speech by semantic, functional and formal character. Many rules make a difficulties the understanding of ...

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이때 품사 태깅은 수작 업으로 이루어질 수도 있으나 자동 태깅이 요구된다. 따라서 이 장에서는 앞 장에서 제시된 품사 기준에 의하여 자동 태깅될 수 있는 규칙을 추출하고자 하였다. 이 장에서 품사 태깅은 본 논문에서 제시된 품사 분류법을 따른 것이다
  • 본 논문에서는 단어의 통사적 역할을 기준으로 하여 한국어 품사를 명사. 대명사.
  • 본 논문에서는 한국어학에서의 품사 분류와 자연언어 처리에서의 품사 분류를 알아보고 한. 영 기계번역을 위한 품사 분류를 하며 그 유용성을 제시한다.
  • 한국어 표준문법에서는 전통문법의 방법론을 따르고 있으며, 본 논문에서는 구조 문법의 방법론을 바탕으로 하여 한. 영 기계번역에 유용한 품사를 분류한다.
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