公开(公告)号：KR100725723B1

公开(公告)日：2007-06-08

申请号：KR1020060043308

申请日：2006-05-15

Applicant: 한국전자통신연구원

Inventor： 서영애 ,  김영길 ,  김창현 ,  양성일 ,  홍문표 ,  류철 ,  최승권 ,  이기영 ,  권오욱 ,  노윤형 ,  박상규

IPC: G06F17/26

公开(公告)号：KR100687735B1

公开(公告)日：2007-02-27

申请号：KR1020050020033

申请日：2005-03-10

Applicant: 한국전자통신연구원

Inventor： 최승권 ,  박상규 ,  김영길 ,  서영애 ,  김창현 ,  양성일 ,  이기영 ,  노윤형 ,  류철 ,  홍문표 ,  권오욱

IPC: G06F17/28

Abstract: 본 발명에 의한 명사 의미 코드 부착 방법 및 그 장치에 의하면, 영한 자동 번역 방법에 있어서, 사전에 등재할 명사 표현에 대역어를 부착하는 단계; 상기 대역어가 부착된 명사 표현에서 핵심 명사를 추출하는 단계; 및 상기 명사 표현에 의미코드를 부착하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하며, 자동번역 시스템에서 명사 의미코드 부착 방식을 수동 부착 방식에서 반자동 부착방식으로 전환시킴으로서, 명사에 의미코드를 부착하는 시간을 단축할 수 있으며, 명사에 의미코드가 일관성 있게 부착될 수 있고, 명사 의미코드가 부착됨으로 번역 정확도가 향상되며, 동사 대역어 선택시에 명사의 의미코드를 논항으로 사용함으로써 동사 대역어 선택의 커버리지를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
영한 자동번역, 명사 의미코드 부착

公开(公告)号：KR100617320B1

公开(公告)日：2006-08-30

申请号：KR1020050020794

申请日：2005-03-12

Applicant: 한국전자통신연구원

Inventor： 김창현 ,  박상규 ,  최승권 ,  김영길 ,  이기영 ,  홍문표 ,  양성일 ,  노윤형 ,  류철 ,  서영애

IPC: G06F17/27

Abstract: 본 발명에 의한 한국어 특성을 이용한 용언간 공기패턴에 기반한 한국어 구조분석 방법 및 그 장치는 대량의 말뭉치(corpus)로부터 연속 용언간 공기(co-occurrence)패턴을 추출하는 단계; 입력문에 대하여 형태소 분석을 수행하는 단계; 및 상기 형태소 분석 결과와 상기 용언간 공기패턴을 기초로 상기 입력문의 용언간 구조를 분석하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하며, 대량의 말뭉치로부터 용언간 공기패턴을 추출할 때 나타나는 잘못된 공기패턴을 최소화할 수 있으며, 또한 연속된 용언의 경우, 구축된 공기패턴을 이용함으로써 용언간 구조분석을 수행하여 구문분석의 성능을 향상시키고, 불연속 용언의 경우, 연속된 용언간 분석을 위해 적용되는 공기패턴과, 불연속 용언을 위해 구축된 격성분 정보 및 관형형의 피수식어 정보에 대해 구축된 데이터를 적용함으로써, 기존에는 해결할 수 없었던 용언간 구조분석의 수행이 가능하게 됨으로써 구문분석의 성능을 향상시킬 수 있다.
용언, 구조분석

公开(公告)号：KR100617318B1

公开(公告)日：2006-08-30

申请号：KR1020050015006

申请日：2005-02-23

Applicant: 한국전자통신연구원

Inventor： 노윤형 ,  최승권 ,  이기영 ,  류철 ,  권오욱 ,  박상규 ,  김영길 ,  김창현 ,  홍문표 ,  서영애 ,  양성일

IPC: G06F17/28 ,  G06F17/27

Abstract: 본 발명에 의한 2단계 구문분석을 통한 자동 번역 장치 및 그 방법은 입력문에 대해 형태소를 분석하는 형태소 분석부; 상기 각 형태소에 대해 품사 후보를 결정하는 태깅부; 태깅된 상기 입력문에 대하여 동사구를 중심으로 구문분석을 수행한 후 상기 입력문 전체문장에 대한 구문분석을 수행하는 구문분석부; 및 상기 구문분석 결과 생성되는 구문 트리를 기초로 하여 상기 입력문의 번역문을 생성하는 변환생성부;를 포함하는 것을 특징으로 하며, 구문분석 모호성중에서 태깅 모호성 및 명사구 청킹 모호성과 병렬 및 부착 모호성을 분리하여, 1단계에서 태깅 모호성 및 명사구 청킹 모호성을 해결하고, 2단계 병렬 및 부착 모호성을 해결함으로써 성능의 큰 저하 없이 분석 효율성을 올릴 수 있다.
자동번역, 구문분석, 문장분할, 기본 명사구, 동사구 분석

公开(公告)号：KR1020060064443A

公开(公告)日：2006-06-13

申请号：KR1020050015006

申请日：2005-02-23

Applicant: 한국전자통신연구원

Inventor： 노윤형 ,  최승권 ,  이기영 ,  류철 ,  권오욱 ,  박상규 ,  김영길 ,  김창현 ,  홍문표 ,  서영애 ,  양성일

IPC: G06F17/28 ,  G06F17/27

CPC classification number: G06F17/2809 ,  G06F17/2755 ,  G06F17/2775

Abstract: 본 발명에 의한 2단계 구문분석을 통한 자동 번역 장치 및 그 방법은 입력문에 대해 형태소를 분석하는 형태소 분석부; 상기 각 형태소에 대해 품사 후보를 결정하는 태깅부; 태깅된 상기 입력문에 대하여 동사구를 중심으로 구문분석을 수행한 후 상기 입력문 전체문장에 대한 구문분석을 수행하는 구문분석부; 및 상기 구문분석 결과 생성되는 구문 트리를 기초로 하여 상기 입력문의 번역문을 생성하는 변환생성부;를 포함하는 것을 특징으로 하며, 구문분석 모호성중에서 태깅 모호성 및 명사구 청킹 모호성과 병렬 및 부착 모호성을 분리하여, 1단계에서 태깅 모호성 및 명사구 청킹 모호성을 해결하고, 2단계 병렬 및 부착 모호성을 해결함으로써 성능의 큰 저하 없이 분석 효율성을 올릴 수 있다.
자동번역, 구문분석, 문장분할, 기본 명사구, 동사구 분석

公开(公告)号：KR100481453B1

公开(公告)日：2005-04-07

申请号：KR1020020070418

申请日：2002-11-13

Applicant: 한국전자통신연구원

Inventor： 서영애 ,  김영길 ,  양성일 ,  김창현 ,  류철 ,  홍문표 ,  노윤형 ,  이기영 ,  최승권 ,  박상규

IPC: G06F17/28

Abstract: 본 발명은 동사구 패턴에 기반한 한중 자동 번역 시스템에서 '하다' 동사의 번역 장치 및 방법에 관한 것으로, 본 발명의 목적은 'X를 하다' 구문의 처리를 위한 별도의 '하다' 동사의 동사구 패턴을 구축하지 않게 하여 시스템에서 요구되는 동사구 패턴의 수를 줄이면서도 고품질의 번역이 가능하게 하는 것이다.
본 발명에 따른 한국어 구조 분석기는 입력 결과에서 'X를 하다' 구문이 존재하는 지를 인식하고, 이를 'X하다' 구문으로 바꾸는 제 1단계; 데이터베이스에서 'X하다' 동사구 패턴을 가져와서 제1단계의 입력으로 들어온 'X를 하다' 구문의 제약조건을 만족하는 최적의 'X하다' 동사구 패턴을 선택하는 제 2단계; 'X하다' 동사구 패턴을 이용하여 한국어 입력문의 구문구조를 분석하는 제 3단계; 제 3단계에서 구문 분석된 'X하다' 구문의 결과를 'X를 하다' 구문 구조로 치환하는 제 4단계를 수행한다. 또한, 본 발명에서의 대역문 변환기는 이를 해결하기 위해 'X'가 관형절의 수식을 받는 'X를 하다' 구문이 입력되었는지를 인식하는 제 5단계; 수식을 받는 경우 'X를 하다' 구문이 어떤 유형에 속하는지를 판단하는 제 6단계; 'X를 하다'의 유형에 따라 관형어/절의 처리를 수행하는 제 7단계를 수행한다.

公开(公告)号：KR1020050027298A

公开(公告)日：2005-03-21

申请号：KR1020030063517

申请日：2003-09-15

Applicant: 한국전자통신연구원

Inventor： 노윤형 ,  최승권 ,  이기영 ,  홍문표 ,  류철 ,  박상규 ,  김영길 ,  김창현 ,  서영애 ,  양성일

IPC: G06F17/27

CPC classification number: G06F17/289 ,  G06F17/2872

Abstract: A hybrid automatic translation device for generating a high quality translation result of high coverage combining a rule-based method and a translation pattern method, a method thereof, and a computer-readable recording medium recording a program are provided to minimize ambiguity of parsing and a side effect of sentence division, and increase correctness of a phrasal pattern for translation pattern matching by extracting only the phrase unit result from a parsing result. A morpheme parser(101) parses morphemes from an input sentence. A tagger(102) determines each part of speech for a morpheme parsing result. A parser(103) parses a tagging result and outputs a parsing tree. A phrasal pattern generator(104) generates the phrasal pattern by extracting a chunking result of the phrases included in a sub category of verbs in the parsing tree. A phrasal pattern translator(105) performs translation for the phrasal pattern by using a translation pattern. A clause structure parser(106) checks a structure of a clause unit for the sentence in case that the translation pattern matching for the phrasal pattern is failed. A partial pattern translator(105-1) recognizes a partial phrasal pattern for each sub-clause by referring to a clause structure parsing result and performs the translation by using a partial translation pattern.

Abstract translation: 提供一种混合自动翻译装置，用于生成组合基于规则的方法和翻译图案方法的高覆盖率的高质量翻译结果，其方法和记录程序的计算机可读记录介质，以最小化解析的模糊性和 句子分割的副作用，并通过从解析结果中提取单词结果，增加翻译模式匹配的短语模式的正确性。 语素解析器（101）从输入句解析语素。 标签器（102）为语素解析结果确定每个语音部分。 解析器（103）解析标记结果并输出解析树。 短语模式生成器（104）通过提取包含在解析树中的动词子类别中的短语的分块结果来生成短语模式。 短语模式翻译器（105）通过使用翻译模式来执行短语模式的翻译。 子句结构解析器（106）在短语模式匹配的翻译模式失败的情况下检查句子的子句单元的结构。 部分模式转换器（105-1）通过参考子句结构解析结果识别每个子句的部分短语模式，并通过使用部分转换模式执行翻译。

公开(公告)号：KR1020040101678A

公开(公告)日：2004-12-03

申请号：KR1020030033372

申请日：2003-05-26

Applicant: 한국전자통신연구원

Inventor： 양성일 ,  박상규 ,  최승권 ,  김영길 ,  서영애 ,  홍문표 ,  김창현 ,  류철 ,  이기영 ,  노윤형

IPC: G06F17/27

Abstract: PURPOSE: A device and a method for analyzing a complex morpheme formed with multiple words are provided to enhance analysis correctness by applying a syllable or consonant/vowel base morpheme analysis and the complex morpheme analysis as a 2-step, excluding use of complex morpheme connection information, and additionally constructing spacing information. CONSTITUTION: A previously analyzed dictionary database stores a word unit morpheme analysis result by previously performing the word unit morpheme analysis of a Korean sentence. A preprocessor(202) determines application of a word-inside analysis by receiving/normalizing the sentence and using the previously analyzed dictionary database. A word-inside morpheme analyzer(204) performs the morpheme analysis in the word by using a word combination rule and an analysis algorithm. A word-outside morpheme analyzer(206) performs a word-outside morpheme analysis by using the spacing information for the input sentence. A part tagging part(208) performs morpheme tagging by using context tagging data and vocabulary tagging data.

Abstract translation: 目的：提供一种用于分析由多个单词形成的复杂语素的设备和方法，以通过应用音节或辅音/元音基础语素分析和复杂语素分析作为2步骤来增强分析正确性，不包括使用复杂语素连接 信息，另外构成间隔信息。 构成：先前分析的字典数据库通过预先执行韩语句子的单词语素分析来存储单词语素分析结果。 预处理器（202）通过接收/归一化句子并使用先前分析的字典数据库来确定字内分析的应用。 词汇内部词素分析器（204）通过使用单词组合规则和分析算法来执行单词中的语素分析。 词外语素分析器（206）通过使用输入句子的间隔信息​​来执行词外语素素分析。 零件标签部分（208）通过使用上下文标记数据和词汇标签数据来执行语素标签。

公开(公告)号：KR100453686B1

公开(公告)日：2004-10-20

申请号：KR1020020010460

申请日：2002-02-27

Applicant: 한국전자통신연구원

Inventor： 양성일 ,  김영길 ,  서영애 ,  김창현 ,  홍문표 ,  최승권 ,  이기영 ,  류철 ,  노윤형

IPC: G06F17/27

Abstract: PURPOSE: A passive and causative sentence structure analysis system and method is provided to enhance the case information determination performance by using the case frames, and to reduce the case frame number. CONSTITUTION: The system comprises a morpheme analyzer(10), a sentence normalizer(20), an active type case frame(30), a case frame converter(40), a case frame applicator(50), and a sentence structure analysis tree generator(60). The morpheme analyzer(10) analyzes the morphemes of an input passive or causative type sentence written in Hangul. The sentence normalizer(20) converts the morpheme analysis result into an active type sentence. The active type case frame(30) determines the case information based on the sentence normalization result of the sentence normalizer(20). The case frame converter(40) automatically converts auxiliary words and verb conjugations of the active type sentence into those of corresponding passive or causative type sentence for generating a passive or causative type conversion case frame. The case frame applicator(50) compares the morpheme analysis result with the conversion case frame, compares the sentence normalization result with the active type case frame, gives a weighting factor to a case frame according to a comparison result, and determines the case frame with the highest weighting factor as a final case frame. The sentence structure analysis tree generator(60) determines the case information based on the final case frame, analyzes the input passive or causative type sentence, and generates a sentence structure analysis result.

Abstract translation: 目的：提供被动和致使句子结构分析系统和方法，以通过使用个案框架来提高个案信息确定性能，并减少个案框架数量。 该系统包括语素分析器（10），句子归一化器（20），主动式案例框架（30），案例框架转换器（40），案例框架应用器（50）和句子结构分析树 发生器（60）。 语素分析器（10）分析在韩文中写入的输入被动或致病类型句子的语素。 句子归一化器（20）将词素分析结果转换为活动类型句子。 活动型情况框（30）基于句子标准化程序（20）的句子标准化结果来确定情况信息。 案例框架转换器（40）自动将活动型句子的辅助词和动词变形转换成对应的被动或致因型句子的辅助词和动词变形，以产生被动或致因型转换情况框。 案例框架施加器（50）将词素分析结果与转换案例框架进行比较，将句子标准化结果与活动型框架进行比较，根据比较结果给出框架的加权因子，并且用 作为最终情况框架的最高权重因子。 句子结构分析树生成器（60）基于最终情况框确定案例信息，分析输入的被动或致因型句子，并生成句子结构分析结果。

公开(公告)号：KR100422809B1

公开(公告)日：2004-03-12

申请号：KR1020000083298

申请日：2000-12-27

Applicant: 한국전자통신연구원

Inventor： 서영애 ,  노윤형 ,  김영길 ,  최승권 ,  박상규

IPC: G06F17/28

Abstract: PURPOSE: A long sentence division method is provided to enhance a success in performing a sentence frame based machine translation on a long sentence by dividing the long sentence into plural short sentences. CONSTITUTION: The method comprises steps of extracting candidate start points of a short sentence by using sentence structure data(401), extracting candidate start points of a short sentence by using a start point pattern(402), extracting candidate end points of a short sentence by using the extracted candidate start points(403), extracting candidate end points of a short sentence by using the end point pattern(404), and extracting short sentences by extracting candidate short sentences and performing a sentence frame matching after recovering the short sentences(405). The short sentence extraction step(405) includes steps of extracting candidate short sentences between the candidate start points and the candidate end points, recovering the candidate short sentences with a perfect grammar, matching the recovered short sentences with short sentence frames, determining the start points and the end points according to the matching result, and repeating the steps until the full long sentence is divided into short sentences.

Abstract translation: 目的：提供一种长句分割方法，以通过将长句分成多个短句来增强对长句进行基于句框的机器翻译的成功。 组成：该方法包括以下步骤：通过使用句子结构数据提取短句子的候选开始点（401），通过使用开始点模式提取短句子的候选开始点（402），提取短句子的候选结束点 通过使用所提取的候选起始点（403），通过使用终点图案（404）提取短句子的候选终点，并且通过提取候选短句子来提取短句子，并且在恢复短句子之后执行句子框架匹配 405）。 短句提取步骤（405）包括以下步骤：提取候选开始点和候选结束点之间的候选短句子，以完美语法恢复候选短句子，将恢复的短句子与短句子帧匹配，确定开始点 并根据匹配结果得出终点，并且重复这些步骤直到完整长句被分成短句。