자연언어처리와 컴퓨터언어학에 대해 간략히 서술하시오

소개글

자연언어처리와 컴퓨터언어학에 대해 간략히 서술하시오에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ι. 서론

Ⅱ. 본론
1. 컴퓨터 언어학의 정의와 역사
2. 자연언어처리
1) 정의
2) 언어처리의 이해
3) 언어의 생성
4) 자연어처리 기법
5) 음성 인식
6) 음성 합성
7) 기계번역

Ⅲ. 결론

Ⅳ. 참고문헌

본문내용

적일 수 있지만, 문장 구조가 매우 상이한 언어들 사이에서는 불가능하다. 그렇기에 현대의 기계번역 기술은 대부분 기점언어와 목표언어 사이에 중간언어의 단계를 거치는 과정으로 이루어진다. 중간언어는 기점언어 문장의 의미를 표상하는 일종의 논리언어이다. 기점언어 문장을 논리언어 문장으로 변환하고, 이 논리식이 담고 있는 의미를 다시 목표언어의 문장으로 변환하는 방식이다. 기계언어를 사용할 때, 중의성의 문제 때문에 완전 다른 의미를 지닌 문장으로 해석될 가능성 또한 존재한다. 그렇게 하기 위해 ‘의미 기반 중의성 해소’와 ‘통계 기반 중의성 해소’가 많이 이용되고 있다. 의미 기반 중의성 해소는 해당 단어를 완전히 이해시켜야 하며, 많은 문장을 입력해 놓아 적절한 의미를 찾게 만들어야 한다. 통계 기반 중의성 해소는 한국어의 대규모 코퍼스에서의 결합 빈도를 이용하여 빈도가 높은 결합을 선택하는 방식이다. 다만 이 방식은 단어마다 의미가 부착된 대규모 코퍼스를 필요로 한다. 위의 방식을 통해서도 언어번역은 완벽하게 이루어질 수 없다. 왜냐하면 두 언어에서 사용하는 관용 표현들과 두 언어에서 사용하는 동사와 형용사의 활용형태가 다르면 번역이 제대로 되지 않기 때문이다.〃
Ⅲ. 결론
지금까지 컴퓨터 언어학의 정의와 역사, 자연언어 처리의 전반적인 기술에 대해서 알아보았다. 과학기술의 발전으로 인해 세계가 점차 좁아지고 있기에 과거에 비해 컴퓨터에 대해 의존하고 있다. 이를 위해 컴퓨터의 언어기술이 발전하고 있다. 물론 아직까지 언어번역이나 언어의 완성도 측면에서 상당히 모자란 것은 사실이지만, 컴퓨터 언어기술이 발달하게 되면 동시해석이 가능한 고급 인력을 고용하지 않더라도 쉽게, 언제 어디에서나 이야기를 할 수 있기 때문에 발전할 수밖에 없다고 생각한다. 필자도 최근에 일본어를 공부하고 있는데, 네이버 파파고를 많이 활용하고 있다. 해당 기술은 사용하면 사용할수록 나에게 놀라움과 편리함을 가져다주기에, 앞으로 더욱 발전했으면 좋겠다.
Ⅳ. 참고문헌
논문
민진우·나승훈·신종훈·김영길, 2020,「KnowBERT를 이용한 지식 그라운딩 (Knowledge-grounded)된 한국어 자연언어처리」.
박광현, 2020,「디지털 인문학 프로젝트와 전산언어학」.
이남석·임정택·조광수, 2011,「전산언어학 기법을 이용한 효과적인 협동학습 패턴 분석」.
김학수, 2017,「인공지능 음성언어 비서 시스템의 자연언어처리 기술들」.

키워드

방송통신대학교,   언어의 이해,   자연언어처리,   컴퓨터언어학