포항공과대학교 Pohang University of Science and Technology
등록번호
TRKO200200016743
DB 구축일자
2013-04-18
키워드
지식표현.자연어 이해.연결주의.신경망.음성인식.형태소분석.구문분석.추론.문장이해.Knowledge representations.natural language understanding.connectionism.neural networks.speech recogntion.morphology analysis.syntax analysis.inferencing.sentence understanding.
초록▼
근래의 연결주의가 자연어처리를 위한 새로운 방법론으로 등장하면서 자연언어의 제 단계(음성-화용)에서 연결주의 자연어처리가 활발히 연구되고 있다. 하지만 자연언어의 각 단계의 지식표현을 위해 연결주의/기호주의 적용에 대한 체계적인 연구는 부족한 실정이다. 본 연구의 목적은 1). 자연어처리를 위한 연결주의 지식표현의 장단점을 고전적인 기호주의 와 비교분석하고, 2). 자연어처리의 음운, 형태소, 구문, 의미, 그리고 화용의 각 단계를 위한 지식표현을 연결주의 / 기호주의 표현의 장점만을 취하여 개발한후, 3)그를 이용하여 자연어파싱과
근래의 연결주의가 자연어처리를 위한 새로운 방법론으로 등장하면서 자연언어의 제 단계(음성-화용)에서 연결주의 자연어처리가 활발히 연구되고 있다. 하지만 자연언어의 각 단계의 지식표현을 위해 연결주의/기호주의 적용에 대한 체계적인 연구는 부족한 실정이다. 본 연구의 목적은 1). 자연어처리를 위한 연결주의 지식표현의 장단점을 고전적인 기호주의 와 비교분석하고, 2). 자연어처리의 음운, 형태소, 구문, 의미, 그리고 화용의 각 단계를 위한 지식표현을 연결주의 / 기호주의 표현의 장점만을 취하여 개발한후, 3)그를 이용하여 자연어파싱과 추론을 통합하는 문장이해 시스템의 prototype을 개발하는 데 있다. 본 연구는 다음의 3부분으로 구성되어 있다. Part1. 자연언어처리와 지식표현에 있어서 연결주의와 기호주의의 연구사례를 조사하고 각각의 장단점을 체계적으로 비교분석한 후 그 적용의 guideline 을 만든다. Part2. 자연어의 각 단계의 지식표현을 개발하되 문장이해 시스템구성을 목표로 part1의 guideline에 따라 연결주의 / 기호주의 복합표현으로 구성한다. 음운레벨의 diphone, 형태소레벨의 접속표와 binaryn-gram사전, 구문레벨의 catagory grammar를 이용한 신경망, 의미/화용레벨의 사례기반 망의 지식구조가 새로개발되었다. Part3. Part2 지식구조를 이용한 문장이해시스템을 UNIX명령도메인에서 개발한다. TDNN신경망을 이용한 diphone 인식, 음운법칙과 형태소분석을 행하는 CYK 음소/형태소 분석기, 국소신경망을 category grmmar에 적용한 구문분석기, 시례기반추론을 이용한 문제해결기가 개발되었으며 현재 UNIX도메인에서 시스템 통합 작업이 이루어 지고 있다. 본 연구는 앞으로 계속 대화형 컴퓨터 연구로 확정되어 나갈 것이며 그에 필요한 기본 지식표현과 각 부분시스템 개발이 현재 이 연구결과로 성공적으로 이루어 졌다고 볼 수 있다.
Abstract▼
Recently. connectionism is actively researched as a new methodology of natural language processing (from speech to pragmatics). However, the systematic study for the application of connectionism/symbolism to the natural language knowledge representation is still called for. This project aims at 1).
Recently. connectionism is actively researched as a new methodology of natural language processing (from speech to pragmatics). However, the systematic study for the application of connectionism/symbolism to the natural language knowledge representation is still called for. This project aims at 1). comparative analysis between connectionism and symbolism as a method for natural language knowledge representatoin. 2). developing representations for phonolgy, morphology, syntax, morphology, syntax, semantics, and pragmatics by adopting the better of the two method, and 3). developing prototype of sentence understanding system integrating natural language parsing and inferencing. Following this purpose, the project consists of three parts: Part 1. We perform the case study for the connectionist and symbolic knowledge representatoins, and contrast the two methods for proper application guidelines. Part 2. We develop the knowledge representatoins for each level of natural language processing following the partl's guidelines, which consist of hybrid representatons of connectionism and symbolism. The diphone representatoin at the phonology level, the connectivity table and binary n-gram dictionary at the morphology level, the neural network based on the category grammar at the syntax level, and the case-based memorty network at the semantic / pragmatic level are newly developed. Part 3. We develop a sentence understanding system in UNIX commanding domain using part 2's representation structures. The diphone recognition system using the TDNNs, the CYK morpho-phonemic analyzer, the localist connectionist syntactic analyzer, and the case-based problem solver are already developed and are being system integrated in the UNIX domain. This research will be extended to the dialog understanding computer (conversational computer)research and the basic representatoins and functional blocks are successfully developed as a result of this two year project.
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