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워드 개발 개요

· WordNet에 대한 미성숙한 아이디어는 20여년 전으로 거슬러 올라갈 수 있으며, 이 아이디어가 구체적이고 명확해지기 시작한 것은 1985년 이후였습니다. 의. 1985년부터 WordNet은 지식 프로젝트로 완전히 개발되었습니다. 그러나 당시의 워드넷과 10여년이 지난 지금의 워드넷은 여전히 ​​많이 다릅니다.

· 이 프로젝트의 초기 전제 중 하나는 "분리성 가설"이었습니다. 즉, 언어의 어휘 구성 요소를 분리하여 구체적으로 연구할 수 있다는 것입니다. 사전 편찬의 역사는 단어 수준에서 유용한 연구 결과를 얻을 수 있음을 분명히 보여줍니다. 어휘집(lexicon)은 물론 다른 언어 구성요소와 완전히 독립된 것은 아니지만 실제로는 다른 구성요소와 분리될 수 있습니다. 예를 들어, 음운론적, 문법적 지식은 인생 초기에 형성되지만 지적 활동이 축적됨에 따라 어휘력도 증가할 수 있습니다. 이는 언어의 서로 다른 구성 요소가 서로 다른 인지 과정과 관련되어 있음을 시사합니다.

· 또 다른 전제는 "패터닝 가설"입니다. 단어 의미에 존재하는 체계적인 패턴과 의미를 활용할 수 없다면 사람은 언어를 사용하는 데 필요한 모든 어휘를 마스터할 수 없습니다. 이러한 체계적인 정신 모델은 적어도 플라톤 시대부터 추측의 대상이었으며, 현대 언어학 연구는 자연어의 의미 구조에서 그러한 패턴을 식별하기 시작했습니다. 그러나 이러한 분야의 많은 훌륭한 연구 노력이 이 문제에 대해 어려움을 겪었습니다. 저자는 의미론적 이론을 제안하고 20~50개의 영어 단어를 예로 사용하여 자신의 이론을 시연할 수 있으며, 나머지 100,000개의 단어는 독자가 연습하도록 남겨둘 수 있습니다.

· 세 번째 전제는 소위 "포괄성 가설"입니다. 계산 언어학이 인간처럼 자연어를 처리하려면 인간이 할 수 있는 만큼 많은 어휘 지식을 저장해야 합니다.

· 단어 의미 기술을 포함하는 대규모 어휘집을 구축하는 방법 중 하나는 의미 구성요소 분석을 기반으로 하는 구성요소 어휘 의미론(의미 분석 방법이라고도 번역 가능) 방법입니다. 이 접근 방식은 단어의 의미를 더 작은 개념 원자의 조합으로 분석합니다. 그러나 개념적 원자 집합을 정의하는 것은 쉽지 않습니다. 실제로 WordNet 수석 코치인 George.A.Miller는 1976년 Philip N. Johnson-Laird와 공동 작업한 책 "Language and Perception"에서 여전히 자신 있게 의미 분석의 의미 기술 방법을 탐구하고 있었습니다. 그러나 1985년까지는 여전히 그러한 방법은 모든 개념적 원자의 완전하고 잘 정의된 목록을 생성할 수 없습니다.

· 1985년까지 많은 인지 심리학자와 컴퓨터 언어학자는 "그물"의 형태로 단어의 의미를 설명하기 시작했습니다. 예를 들어, "테이블"과 "가구"는 두 개의 노드를 나타내며 이 두 노드 사이에는 다음 명제를 나타내는 화살표(다트)가 있습니다. 테이블은 일종의 가구입니다(테이블은 일종의 가구입니다). , 의미론적 관계 "Is-A-KIND-OF". 이 분야에 대한 연구가 증가함에 따라 의미론적 구성 요소(의미 분석)를 사용하여 의미론을 표현하는 것 외에도 관계를 사용하여 의미론(관계형 어휘 의미론)을 표현할 수 있다는 사실을 점점 더 많은 사람들이 의식하고 있습니다. 전자를 교체하십시오.

· WordNet의 초기 단계에서 연구자들은 관계형 의미론을 사용하여 단어 의미를 설명하는 것이 단순히 장난감 시연 수준에 머무르는 것이 아니라 대규모로 널리 사용될 수 있는지 주로 고려했습니다. 연구자들은 그것이 가능하다고 확신한 후 아이디어를 현실로 바꾸는 애플리케이션을 프로그래밍했습니다. 사실, 초기에 Miller는 대규모 어휘를 구축하는 것에 대한 완전한 아이디어가 없었습니다. 초기 아이디어는 문자열로 구성된 가장 중요한 단어 노드를 식별하고 그 사이의 의미 관계 패턴을 탐색하는 것입니다. 의미론적 관계의 올바른 패턴이 얻어지면 단어의 정의가 그것으로부터 추론될 수 있어 단어 의미의 정의가 단어 의미에 관한 관계 네트워크와 중복될 것이라는 생각이었습니다.

· 1978년 밀러는 '자동 사전'이라는 개념을 설명했다. 그러나 당시 그는 이 아이디어를 어떻게 실현할지 전혀 몰랐습니다. Sloan 재단, Spencer 재단, IBM Watson Research Center의 지원 덕분에 Miller는 도중에 포기하지 않고 자신의 아이디어를 계속 이어갈 수 있었습니다.

1984년까지 Miller는 IBM PC에 45개의 명사로 구성된 작은 의미 네트워크를 구축했습니다. 그는 이 작은 네트워크를 "단어 그물"이라고 불렀습니다. Miller는 IBM과 Bellcore에서 이 예를 시연했습니다. Lance Miller, Roy Byrd, Michael Lesk, Donald Walker, Robert Amsler 및 Stephen Hanson을 포함한 Bellcore의 친구들은 그가 계속 일할 수 있도록 격려하고 기술에 대한 많은 실질적인 지침을 제공했습니다.

· Lesk는 1985년 11월 캐나다 워털루 대학교에서 열린 New Oxford English Dictionary Center의 첫 번째 회의에 Miller를 초대했습니다. 밀러는 논문을 제출했습니다. Miller는 해당 논문에서 이 아이디어를 설명했습니다. 동의어 세트(synsets)를 사용하여 어휘 개념을 표현하고 어휘 행렬을 설명할 수 있습니다. 즉, 단어의 형태와 의미 사이의 매핑 관계(매핑)를 설정할 수 있습니다. 실제로 이것이 WordNet 개발의 연구 작업을 안내한 주요 아이디어입니다.

· 그러나 아마도 그 회의에서 밀러의 보고서에 소개된 아이디어는 부차적이었고 보고서 제목이 더 의미심장했습니다. 그 제목은 Lesk가 제안했으며 이름은 WordNet: A Dictionary Browser입니다. (WordNet: 사전 브라우저) 여기서 WordNet은 기계가 읽을 수 있는 사전을 위한 보조 도구인 사전 브라우저로 간주됩니다. 이러한 기계 사전은 전통적으로 알파벳순으로 정렬되지 않고 의미에 따라 정렬됩니다.

· WordNet이 구체화되기 시작했을 때 Miller와 같은 생각을 가진 그의 동료 중 일부는 Princeton에서 인지 연구 프로그램을 시작하기 위해 협력했습니다. Richard Cullingford는 1983년부터 1985년까지 프린스턴을 방문했고, 그와 Gilbert Herman, Miller는 Neil Rudenstine 교장을 설득하여 마이크로컴퓨터를 제공했습니다. 그 컴퓨터는 프린스턴 인지과학연구소의 심장이 되었습니다. 장비를 손에 넣은 Miller는 Office of Naval Research의 Susan Chipman을 설득하여 WordNet 개발 계약을 체결했습니다. Cullingford와 Miller는 어휘 의미론의 계산 이론을 개발하기 위해 육군 연구소로부터 함께 계약을 받았습니다. 1986년 3월 제임스 S. 맥도넬 재단(James S. McDonnell Foundation)은 인지 과학 연구를 지원하기 위해 프린스턴에 넉넉한 기부를 했습니다. Cullingford의 대학원생이자 숙련된 컴퓨터 전문가인 Marie BienKowski는 1985년부터 우리와 함께 일해 왔으며 곧 우리에게 필요한 소프트웨어를 갖게 되었습니다. 그 결과, WordNet은 프린스턴 대학교에 새로 설립된 인지과학연구소의 여러 연구 프로젝트 중 하나가 되었고 실제 운영을 시작하게 되었습니다.

· WordNet을 만드는 데 사용되는 가장 중요한 프로그램은 소위 Grinder 프로그램입니다. Bienkowski는 1986년에 LISP에서 Grinder의 첫 번째 버전을 작성했습니다. Dan Teibel은 1987년에 이 프로그램을 C로 다시 작성했습니다. 안토니오 로메로(Antonio Romero)는 1989년에 이 작품을 다시 썼습니다. Randee Tengi는 1991년부터 이러한 모든 버전의 프로그램을 관리해 왔습니다.

·WordNet의 단어는 다양한 곳에서 왔습니다. Brown Corpus, Laurence Urdang의 동의어 및 반의어 소형 사전(1978), Urdang의 개정 Rodale의 유의어 사전(1978), Robert Chapmand의 Rogers의 유의어 사전(1977) 제4판 등 1986년 하반기에 밀러는 해군연구개발센터의 프레드 창(Fred Chang)으로부터 단어 목록을 얻었는데, 밀러는 창의 단어 목록을 기존 워드넷의 단어 목록과 비교했는데, 그 결과 단어가 15%만 중복되었습니다. Miller는 Chang의 어휘를 WordNet에 추가했습니다. 1993년에 Miller는 뉴욕 대학의 Ralph Grishman과 그의 동료들로부터 39,143개의 단어로 구성된 단어 목록을 얻었는데, 이는 실제로 유명한 COMLEX 사전에 포함되었습니다. 이 비교 결과 WordNet에는 COMLEX 단어의 74%만 포함되어 있습니다. 그래서 Miller는 이 어휘 목록을 WordNet에 추가했습니다.

· 어휘의 길이가 길어질수록 조직의 압박도 커지기 시작합니다. 첫 번째 구별은 구문 범주를 통해 이루어집니다. 우리는 명사, 동사, 형용사를 저장하기 위해 다양한 파일을 만들었습니다(부사는 1992년 이후에 추가되었습니다).

그러나 각 구문 범주에는 추가 분류 없이는 이해하기 어려운 단어가 여전히 너무 많습니다. 명사는 연설의 열린 부분이기 때문에 가장 문제가 됩니다.

· 1987년 봄, Philip N. Johnson-Laird는 영국 케임브리지에 있는 응용 심리학 연구소에서 프린스턴 대학으로 왔습니다. 그는 WordNet에는 다른 명사를 수정할 때 형용사의 의미 변화를 구별하는 수단이 부족하다는 것을 발견했습니다. 그는 266쌍의 반의어 형용사(WordNet에는 당시 이러한 반의어 형용사 쌍이 포함되어 있음)를 사용하고 명사를 수식하는 적합성에 따라 명사의 하위 범주를 분류했습니다. 결과는 대략 25개의 명사의 하위 범주입니다. 이 하위 클래스는 명사의 기본 분류를 형성합니다. 더욱이, 서로 다른 하위 범주의 명사들은 이에 따라 서로 다른 개별 파일로 나누어 별도의 처리를 위해 여러 연구자들에게 전달되어 WordNet의 발전을 설계했습니다.

· 1987년 여름, 크리스티안 펠바움(Christiane Fellbaum)이 연구팀에 합류하여 동사를 하위 분류하는 작업을 맡았습니다.

· 키티 밀러가 유일하게 담당하는 서술형용사(descriptive adjectives)는 하위 분류 없이 처음부터 하나의 대범주로 유지되어 왔으며, 이 형용사들도 모두 보관되어 있습니다. 거대한 파일.

· WordNet은 단순한 "사전 브라우저"에서 자체 포함된 어휘 데이터베이스로 발전했습니다. 주요 발전은 1989년 초에 시작되었습니다. 당시 Susan Chipman은 WordNet이 어휘 브라우저로만 존재한다는 사실에 불만을 품고 연구팀에 도구 개발을 요청했습니다. 이 도구는 WordNet을 기반으로 텍스트를 읽고 텍스트에 포함된 단어에 대한 다양한 정보를 보고할 수 있습니다. 이 도구는 소위 "워드 필터"입니다. 희귀하거나 바람직하지 않은 단어는 새로운 문서에서 필터링할 수 있으며, 더 일반적인 단어를 대신 사용할 수 있습니다. 이 작업을 통해 우리는 단어 형태의 우여곡절을 다루어야 한다는 것을 곧 깨닫게 되었습니다. 이를 통해 단어 형태에 관한 몇 가지 문제를 처리할 수 있습니다. WordNet에는 단어의 기본 형태만 포함되어 있습니다. 텍스트에 "ships"가 나타나면 WordNet은 이를 인식할 수 없습니다. Richard Beckwith와 Miceael Colon은 텍스트에서 "ships"의 "ship"이라는 단어 형태를 인식할 수 있는 Morphy라는 프로그램을 작성했습니다. 1989년 9월까지 WordNet은 텍스트의 활용을 처리하고 어휘집에서 해당 단어의 기본 형태를 찾을 수 있었습니다.

· 위의 작업은 텍스트의 단어를 WordNet의 해당 의미와 연관시키는 또 다른 중요한 개발로 이어졌습니다. Claudia Leacock(1991년 11월 합류)과 Brian Gustafson은 텍스트를 전처리(인스턴스화, 어휘화, 자동 구문 주석 등)하고 WordNet과 함께 대상 단어(예: 대상 단어)를 표시할 수 있는 인터페이스인 ConText를 개발했습니다. 주석). 1993년 6월, Shari Landes는 일련의 주석 도구(태그 세트 포함)를 구성하는 일을 담당했습니다. 이러한 도구 세트를 사용하면 가능한 한 명확한 텍스트를 출력 결과로 생성하는 것이 가능합니다. 텍스트의 의미 주석은 어휘 범위 및 단어 의미 범위를 포함하여 WordNet의 범위를 크게 향상시킵니다.

· 1989년 봄에 WordNet의 또 다른 중요한 변화가 일어났습니다. Antonio Romero가 Grinder 프로그램을 수정하여 괄호 안에 있는 정의(또는 "노트")를 synset의 일부로 받아들일 수 있게 된 것입니다. WordNet의 단어 수가 증가함에 따라 동의어 집합의 순수성을 유지하면서 단어 의미를 최대한 명확하게 구별하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 즉, 단어의 의미를 정의하기 위해 동의어에 의존하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 처음에 WordNet은 주석을 가능한 한 짧게 유지합니다. 그런데 1년이 지나자 메모가 점점 길어지기 시작했습니다. 주석 수도 꾸준히 증가하기 시작했습니다. 1989년 4월에는 WordNet에 주석이 없는 37,409개의 동의어 세트가 있었습니다. 1991년 7월에는 WordNet에 44,983개의 동의어 세트가 있었고 1992년 1월에는 13,688개의 주석(30%)이 있었고 WordNet에는 49,771개의 동의어 세트, 19,382개의 주석(39%)이 있었습니다. 1993년 1월까지 WordNet에는 61,023개의 동의어 집합과 36,880개의 주석(60%)이 포함되었습니다. 1994년 1월에는 WordNet에 79,542개의 동의어 집합과 58,705개의 주석(74%)이 포함되었습니다. 동의어 세트 수의 83%).

· WordNet 연구자들은 항상 WordNet을 제품이 아닌 실험으로 간주해 왔습니다.

그래서 WordNet에 단어가 충분해지면 WordNet을 학계에 무료로 공개했습니다. Randee Tengi는 일련의 WordNet 릴리스를 감독했습니다. 버전 1.0은 1991년 7월에 출시되었고, 버전 1.2는 1992년 4월에 출시되었으며, 버전 1.4는 1993년에 출시되었습니다. . 현재 WordNet 메일링 리스트에는 1,000개 이상의 개인과 조직이 가입되어 있습니다. 많은 연구자들이 WordNet을 다운로드하여 다양한 방법으로 활용해 왔습니다.

· WordNet에 대한 재정 지원에는 Office of Naval Research, Advanced Research Projects Agency, James S. McDonnell Foundation 및 가장 최근의 언어학 데이터 언어 데이터 컨소시엄이 포함됩니다.

Word의 주요 기능 및 특징

Word의 주요 기능 및 특징==> Word 시작 및 종료

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Word의 주요 기능과 특징은 다음과 같이 요약할 수 있습니다.

( 1 ) WYSIWYG 사용자는 Word 소프트웨어를 사용하여 인쇄 효과가 화면에 명확하게 나타나도록 문서를 구성합니다.

(2) 직관적인 조작 인터페이스 Word 소프트웨어는 친숙한 인터페이스를 가지고 있으며 마우스를 사용하여 선택 및 조판과 같은 조작을 완료할 수 있습니다.

(3) 멀티미디어 믹싱의 경우 Word 소프트웨어를 사용하여 텍스트, 그래픽, 이미지, 사운드 및 애니메이션을 편집할 수 있으며, 다른 소프트웨어에서 생성된 정보를 삽입할 수도 있습니다. 또한 제공되는 그리기 도구를 사용할 수도 있습니다. Word 소프트웨어를 사용하여 그래픽을 만들면 예술적 단어와 수학 공식을 편집하여 사용자의 다양한 문서 처리 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

(4) 강력한 도표 작성 기능 Word 소프트웨어는 자동 도표 작성뿐만 아니라 수동 도표 작성도 가능한 강력한 도표 작성 기능을 제공합니다. Word의 표 행은 자동으로 보호되며 표의 데이터는 자동으로 계산되며 표는 다양한 방법으로 수정할 수 있습니다. Word 소프트웨어에서는 스프레드시트를 직접 삽입할 수도 있습니다. Word 소프트웨어를 사용하여 테이블을 만드는 것은 쉽고, 아름답고, 빠르고 편리합니다.

(5) 자동 기능 Word 소프트웨어는 영문 기사 편집의 정확성을 높이기 위해 맞춤법 및 문법 검사 기능을 제공합니다. 문법 오류나 맞춤법 오류가 발견되면 Word 소프트웨어는 수정 제안도 제공합니다. Word 소프트웨어로 문서를 편집한 후 Word를 사용하면 사용자가 자동으로 요약을 작성하여 많은 시간을 절약할 수 있습니다. 자동 수정 기능은 사용자가 동일한 문자를 입력할 때 큰 도움을 줍니다.사용자가 직접 문자 입력을 정의할 수 있으며, 특히 한자를 입력할 때 대체할 문자를 정의할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 사용자의 입력 속도가 크게 향상됩니다.

(6) 템플릿 및 마법사 기능 Word 소프트웨어는 풍부한 템플릿을 많이 제공하므로 사용자는 특정 유형의 문서를 편집할 때 해당 형식을 신속하게 만들 수 있습니다. 또한 Word 소프트웨어를 사용하면 사용자가 자신의 템플릿을 정의할 수 있습니다. 특별한 요구 사항이 있는 문서를 생성하는 효율적이고 빠른 방법을 사용자에게 제공합니다.

(7) 풍부한 도움말 기능 Word 소프트웨어의 도움말 기능은 상세하고 풍부합니다. Word 소프트웨어가 제공하는 시각적이고 편리한 도움말을 통해 사용자는 문제에 직면했을 때 문제에 대한 해결책을 찾을 수 있습니다. 사용자가 스스로 공부할 수 있는 편의성을 제공합니다.

(8) 웹 도구 지원 인터넷은 오늘날 컴퓨터 응용 프로그램에서 가장 널리 사용되고 널리 사용되는 측면 중 하나입니다. Word 소프트웨어는 웹 페이지 마법사를 기반으로 빠르고 쉽게 문서를 만들 수 있습니다. 웹 페이지(일반적으로 웹 페이지라고 함)를 열 때 Word 소프트웨어의 웹 도구 모음을 사용하여 웹 페이지 및 웹 문서를 포함한 다양한 문서를 빠르게 열고 검색하거나 찾아볼 수도 있습니다.

(9) 뛰어난 호환성 Word 소프트웨어는 다양한 형식의 문서를 지원할 수 있으며 Word에서 편집한 문서를 다른 형식의 파일로 저장할 수도 있어 Word 소프트웨어와 다른 소프트웨어 간의 정보 교환이 매우 편리합니다. Word를 사용하여 이메일, 봉투, 메모, 보고서, 웹 페이지 등을 편집할 수 있습니다.

(10) 강력한 인쇄 기능 Word 소프트웨어는 인쇄 미리보기 기능을 제공하고 프린터 매개변수를 강력하게 지원하고 구성합니다.