선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 논문에서는 동화에서 사건의 흐름을 추상화하는 것을 목적으로 하여, 그를 위한 선행 연구로 사건의 흐름을 파악하는 방법에 대하여 제안하였다. 이를 위해 동화 속의 등장인물들을 바탕으로 각 등장인물들이 행하거나 당하는 사건들을 파악하기 위해 PMI 기법을 사용하여 기본적으로 해당 캐릭터가 행할 수 있는 사건들을 판단하였다.
- 이 연구에서는 PMI(Pointwise Mutual Information) 기법을 사용하여 두 개의 사건이 같이 일어 날 수 있는 확률을 계산하고 이를 통해 일련의 사건의 흐름에서 무작위로 하나의 사건을 제거한 뒤 빈 곳에 해당될 수 있는 적절한 사건을 추출하는 연구를 진행하였다. 본 연구는 그들의 연구 방법을 토대로 기계학습 기법을 이용한 결과에서 나타날 수 있는 한계를 보완하기 위하여 언어학적인 요소를 분석하여 적용하는 것에 초점을 맞춘다.
- (3)의 예문에서처럼‘-으려고/려고’ 와 ‘-으러/러’ 같은 어미들의 사용은 후행절의 사건이 선행절에서의 사건을 목적으로 행해진다는 것을 나타낸다. 본 연구에서는 최종적으로 일어나는 사건에 초점을 맞추어 목적을 나타내는 선행절 대신 결과로 행해진 후행절의 사건을 취한다. 이러한 목적을 나타내는 어미로서 ‘-고자’도 비슷한 의미를 가진다.
- 그러므로 본 연구에서는 다음과 같은 방법으로 처리하였다. 본 연구에서는 형태소 분석을 통하여 품사를 추출하고 이 중 동사와 행위성 명사로 분석된단어가 사건을 나타낸다고 판단한다. 또한 한국어에서는 자동사와 피동사가 각각 존재한다.
- 이 논문은 지식경제부 지원으로 수행하는 21세기 프론티어 연구개발사업(인간기능 생활지원 지능로봇 기술개발사업)의 일환으로 수행되었다. 그리고 본 연구를 진행하는데 도움을 주신 민혜진님에게 깊이 감사드린다.
- 그 중 Chambers와 Jurafsky의 연구에서는 뉴스 기사에서 일어나는 사건을 추출하고 이를 연결하는 연구를 진행하였다[5]. 이 연구에서는 PMI(Pointwise Mutual Information) 기법을 사용하여 두 개의 사건이 같이 일어 날 수 있는 확률을 계산하고 이를 통해 일련의 사건의 흐름에서 무작위로 하나의 사건을 제거한 뒤 빈 곳에 해당될 수 있는 적절한 사건을 추출하는 연구를 진행하였다. 본 연구는 그들의 연구 방법을 토대로 기계학습 기법을 이용한 결과에서 나타날 수 있는 한계를 보완하기 위하여 언어학적인 요소를 분석하여 적용하는 것에 초점을 맞춘다.
- 이러한 두 가지 요소들을 분석하는 것은 단순히 통사적인 부분뿐만 아니라 의미적인 부분까지도 파악해야 하므로 좀 더 복잡한 분석 기법을 요구한다. 이러한 고려 사항을 배경으로 본 연구에서는 형태소 분석 결과를 기반으로 한국어 문법 구성 요소 중 시간과 목적을 나타내는 부사절과 그 외의 언어학적 단서를 통해 스토리 이해에 있어 필요한 사건을 추가하도록 하였다.
- 하지만 스토리의 이해도 측면에서는 ‘깨다’ 보다는 ‘쓰러지다’가 선택되는 것이 더욱 자연스럽다. 이러한 단점 부분을 보완하기 위하여 본 연구에서는 텍스트 자체에서 나타나는 언어학적 단서를 분석하였고, 이를 통해 추출되어야 하는 사건을 추가하였다.
- 시간의 부사절과 목적의 부사절을 찾기 위해 형태소분석을 통하여 이러한 부사절을 형성하는 부사절어미를 파악하였다. 이를 통하여 추가해야할 사건을 찾고 기본적인 방법에서 드러날 수 있는 한계를 보완하는 방법을 제시하였다. 이러한 방법은 기계학습을 통해 사건의 흐름을 분석하는 연구에도 도움을 줄 수 있을 것이다.
가설 설정
- (1) (a) 늑대는 울며 숲속으로 달아났어요.
- (b) 그렇게 말하고서 왕비는 사냥꾼을 불러 그자리에서 죽여버렸다.
- (b) 늑대는 문을 열자마자 양들에게 달려들었어요.
- (c) 신령님은 다시 물속으로 사라졌어요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.