Moonpyo Hong

Most of the current methodologies for automatic term extraction rely heavily on morphosyntactic criterion in identification of term candidates, and are mainly developed for English. This in turn makes it difficult to apply these techniques for German texts directly due to the morpho-syntactic differences between the two languages. In this paper, we present an approach to automatic term extraction which takes into account the characteristics of German language, and attempts to combine different f

본 연구는 포스트코로나 시대에 그 필요성과 상용화 가능성이 큰 대학생 진로상담 챗봇 설계를 위한 전초 작업에 해당된다. 학령 인구의 급감과 더불어 최근 5년간 대학을 자퇴하는 학생 수가 꾸준히 증가하고 있으며 특히, 코로나 팬데믹으로 인한 원격 수업 등으로 인해 그 수는 더 늘어날 것으로 보인다. 위기 시대에 대학은 ‘등록경영(enrollment management)’ 의 차원에서 보다 수요자 중심의 교육 서비스와 행정을 위한 해법 마련에 부심하고 있는 상황에서 캘리포니아 주립대학 등에서는 AI 기반의 개인화된 챗봇 및 카운슬링 챗봇을 통해 사용자 만족도를 제고하고 있다. 진로문제는 대학생 고민의 매우 큰 비중을 차지하고 있으며 문제 해결 방안 설계시 현재 대학생인 모바일 네이티브 세대들의 관심 키워드와 접근성을 고려해야 한다. 본 연구에서는 대학생 진로상담의 Q&A가 행해지는 대표적인 소셜미디어 중의 하나인 네이버 지식인에서 ‘대학생 진로상담’을 키워드로 했을 때 검색되는 질의문

Das Ziel der vorliegenden Arbeit war es, zu untersuchen, ob eine kontrollierte Sprache zur Verbesserung der Lesbarkeit eines Textes und gleichzeitig der Übersetzbarkeit des Textes beitragen kann. Dabei hat sich gezeigt, dass im Fall vom kontrollierten Deutsch alle Regeln für die Lesbarkeit als auch für die Verbesserung der Übersetzbarkeit eingesetzt werden können. Im Gegensatz dazu können nicht alle Regeln für die Übersetzbarkeit für die Lesbarkeit angewendet werden. Im Fall vom kontrollierten K

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit Kontrolliertem Deutsch, das u.a. von Lehrndorfer in ihrem Buch „Kontrolliertes Deutsch (1996)“ vorgestellt wurde. Kontrolliertes Deutsch ist eine künstlich vordefinierte Subsprache, die dazu dienen soll, die Lesbarkeit, die Verständlichkeit und die Übersetzbarkeit eines Textes zu erhöhen. In dieser Arbeit wurde ein Experiment unternommen, um zu prüfen, ob Kontrolliertes Deutsch in Hinblick auf die maschinelle Übersetzung(MÜ) in welchem Maße zur Verbesserun

In der vorliegenden Arbeit wird ein alternativer Ansatz zur Sentimentanalysevorgeschlagen. Unter dem Begriff ‘Sentiment’ wird in dieser Arbeit die alspositiv oder negativ geaußerte Haltung des Sprechers verstanden. Beispielsweisezeigt ein Satz wie “Das Hotel ist sehr preiswert und Ich kann es jedemempfehlen” ein positives Sentiment. Dagegen kann z.B. in einem Satz wie“Die Angestellten sind sehr unfreundlich und ich wurde nie wiederkommen” eine negative Stimmung konstatiert werden. Eines der groß

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Frequenz und Charakteristik der Wörter, die in einem positiven/negativen Text vorkommen. Dafür wurde ein Sentiment-getaggtes Korpus in der ‘Handy’-Domäne erstellt. Anhand des ‘Antconc’ Programs wurden die Frequenz der Wörter bzw. Bigram ermittelt. In ‘positiven’ Texten wurden meistens solche Adjektive verwendet, die positive Stimmungen überbringen. Bei dem Fall ‘klein’, das einen hohen Rang in der Frequenzliste der positiven Gruppe besetzt, konnte

This paper addresses a new method of constructing Korean-Chinese verb patterns from existing patterns. A verb pattern is a subcategorization frame of a predicate extended by translation information. Korean-Chinese verb patterns are invaluable linguistic resources that are not only used for Korean-Chinese transfer but also for Korean parsing. Usually a verb pattern has been either hand-coded by expert lexicographers or extracted automatically from bilingual corpus. In the first case, the dependen

In this paper we introduce the UNL Project and address the possibilitiesof taming existing linguistic resources into the current purpose, i.e. to develop a UNL-Enconverter for German.

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Sentimentanalyse deutscher Texte. Unter dem Begriff „Sentiment“ versteht man im Bereich der Sprachverarbeitung eine positive oder negative Neigung oder Stimmung der Sätze. Das Sentiment eines Satzes wird durch die Polarität der Wörter im Satz bestimmt. Die Polarität eines Wortes ist normalerweise apriorisch. Aber die Polarität des Wortes kann in einem bestimmten Kontext verändert werden. Vor allem wenn ein Wort mit einer bestimmten Polarität negiert wi

본 논문은 학습코퍼스에서 자질을 추출하여 기계학습을 시도하는 기존의 감성분석 방법론의 문제를 해결하기 위해 사전기반 감성분석 방법론을 제안하였다. 기존 감성분석 방법론의 문제는 도메인별로 큰 규모의 학습코퍼스가 필요하므로 분석방법을 다양한 도메인에 적용하기가 현실적으로 어렵다는 점이었다. 본 연구에서 제안한 사전기반 감성분석 방법론은 ‘GPC’와 ‘ SentiWS’와 같은 감정사전의 엔트리를 기계학습을 위한 자질로 삼아 학습하는 방법이다. 이 방법론은 도메인에 상관없이 공통적으로 출현하는 감정관련 어휘들이 수록된 감정사전을 활용하므로 도메인 변화에 따른 성능의 변화를 최소화할 수 있을 것이라는 점이 예상되었다. 이 가설의 검증을 위해 스마트폰 분야와 호텔 분야의 텍스트에 대해 실험을 수행하였다. 실험결과 각 도메인별 학습코퍼스에서 자질을 추출하여 학습한 분석기가 가장 높은 성능을 보였지만, 감정사전을 기반으로 학습된 분석기도 학습코퍼스 기반 분석기에 비해 크게 뒤지지 않는 성능을 보

본 연구에서는 트위터와 같은 사회관계망 텍스트 레지스터의 언어학적 특성을 반영한 논조분석 방법론을 제안하였다. 기존의 기계학습기반의 논조분석방법론은 높은 분류 정확도를 보이지만 대용량의 학습코퍼스를 필요로 하고도메인별로 서로 다른 학습코퍼스가 필요하다는 단점이 있다. 또한 입력문이트위터에서와 같이 매우 짧은 경우에는 분류 정확도가 일반 텍스트와 비교하여 현저하게 낮아진다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 감정사전과 논조분석규칙을 활용한 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 활용한 독일어 감정사전은 ‘GPC’이지만, 이 사전 또한 트위터와 같은 사회관계망 텍스트 레지스터의 특성을 반영하기에는 한계가 있음을보였다. 이를 위해 박신혜 (2012) 등의 연구에서 밝혀낸 독일어 트위터 텍스트의 언어학적 특성을 반영하여 ‘GPC’사전을 확장하였다. 확장한 사전의 긍정, 부정 정보를 보다 효율적으로 반영하기 위해 논조분석규칙 및 각 규칙을 적용하기 위한 패턴을 제안하였다. 제안한 방

In der vorliegenden Arbeit wurde ein Ansatz zur automatischen Klassifizierung der Subjektivität der Satzbedeutungen bei Twitter vor- geschlagen. Unter dem Begriff Subjektivität der Bedeutung versteht man einen mentalen Zustand, der durch die Satzbedeutungen direkt oder indirekt ausgedrückt wird. Der Ansatz stützt sich auf das maschinelle Lernen, das im Bereich der künstlichen Intelligenz für die Patternerkennung erfolgreich herangezogen wird. Bisher wurden verschiedene Algorithmen aus dem Bereic

This paper presents a hybrid approach to the sentiment analysis of online texts. The sentiment of a text refers to the feelings that the author of a text has towards a certain topic. Many existing approaches employ either a pattern-based approach or a machine learning based approach. The former shows relatively high precision in classifying the sentiments, but suffers from the data sparseness problem, i.e. the lack of patterns. The latter approach shows relatively lower precision, but 100% recal