Natural
Language Understanding
공상 과학이 즐겨 다루는 대상은, 「2001년」에서의 HAL 과
같이 사악하든, 또는 「별들의 전쟁」에서 C3PO 처럼 쓸모
있든, 언어를 이해하고 말할 수 있는 컴퓨터나 로봇이다. 인공지능 연구자들은 언어를 이해하고 생성할 수 잇는 컴퓨터를
개발하려고 노력해 왔다. 약간의 진전이 이루어지고 있지만,
현재의 언어 연구에서 나온 명백한 사실에 비추어, 언어를
실제로 처리할 수 있는 기계가 발명되면 그것은 기념비적
업적이 될 것이다. 언어는 방대한 양의 지식과 지능을 기초로
성공적으로 사용된다.
컴퓨터가 자연어를 이해하는 과정은 다음과 같다.
- 신호처리
(Signal Processing) : a spoken bit of language 를
취해서 단어들의 순서로 변화시키는 작업으로 신호를 디지털화 하고 단어 조각 (word segments)
들을
구분한다. 취급되는 언어 요소는 phonemes (음소, 음성의 최소단위) 이다.
- 형태분석 (Morphological Analysis) : 각 단어들이 그들의
구성요소로 분해되고, non-word tokens
(구두점 같은것)은 단어로부터 분리된다. 예를 들면
"Bill's house" 에서 명사 Bill 과 접미사 's 로 구분된다. 취급되는 언어
요소는 morpheme (형태소, 뜻을 가지는 최소의 언어 단위) 이다.
- 구문분석
(Syntactic Analysis) : 단어들의
선형적 순서는 서로간에 어떻게 관계되는지를 보여주는 구조로 변형된다. 이러한
파싱 (Parsing) 과정은 문장에서 단어들의 리스트를 "de-linearization" 시켜서
트리형식으로 변환한다.
문장의 syntax 를 표현하기 위한 대표적인
문법에는 문맥자유 문법 (Context Free Grammar) 와 확장천이문법
(Augmented Transition Network)
이 있다.
- 의미분석
(Semantic Analysis)
: syntactic analyzer 에 의해 생성된 구조들에 의미 (meaning) 가 부여된다. 문장
"Colorless green ideas sleep furiously" (Noam Chomsky,
1957) 이 주어진다면 누구나 의미가 비정상 (semantically anomalous) 이라고 할것이다. 이
단계에서는 각 단어가 지식베이스에서의 적절한 개체로 mapping 되어서, 각 단어의
의미가 서로 결합하는 방법으로 정확한 구조를 만들어야 한다.
의미구조를 표현하는 대표적인 문법에는 의미망
(Semantic Network),
격문법 (Case Grammar), 몬테규문법
(Montague
Grammar), 개념의존 (Conceptual Dependency) 가 있다.
- 담화통합
(Discourse Integration)
: 각 문장의 의미는 앞선 문장에 의해 영향을 받고 다음 문장에 영향을 미친다. 문장에
포함된 존재들은 명확히 규정되어야 하고 이전의 존재와 관련되어 있어야 한다.
전체적인 discourse (이야기, 담화) 는 긴밀히 밀착되어야 한다.
- 화용분석 (Pragmatic analysis)
: 말로써 표현하려던 것이 실제로 무엇을 의미하는 것이었는지를 결정하기위해
재해석되어야 한다.
term :
자연어이해 (Natural Language Understanding) 자연어처리 (Natural Language Processing)
이해
(Understanding) 인공지능
(Artificial Intelligence) HAL
언어
(Language)
site :
AI Topics : Natural Language Understanding
paper :
자연언어의 이해
: 김재희
자연어 이해 : 김화수.고순주
언어이해
: John
R. Anderson
-