[Linguistics]

Rule-Based approach Stastistical approach 통계, Data Driven, Corpus based (경험적인 방법이고, 머신러닝 기반) Neural Deep Neural Network, deep learning (엔드 투 엔드 딥러닝) 인

F1: 높이 F2: backnessF3: 조금 더 personal charateristics 각 모음들이 어떤 주파수에서 boost 되는지? high vowel 은 F1이 낮게 나온다 (low vowel은 F1이 높다.)front vowel 일수록 F2가 높다 (대표적

단어는 언어 지식을 구성하는 중요한 요소이며, mental grammar 을 구성하기도 한다. 우리는 mental dictionary 을 가지고 있는데, 다음과 같은 정보를 포함한다. 아래의 네 가지를 다 알고 있어야 단어를 비로소 안다고 할 수 있다! Pronounc

어떤 인간 화자는 infinite number of possible sentences 를 만들고 이해할 수 있다. 어떻게 이게 가능할까? >> Syntax 덕분! 덕분에 우리는 문장을 통째로 외우는 게 아니라 부분부분으로 조합하고 쪼개어 말하고 이해할 수 있는 것이다.

Constituency Parsing >> understand the structure of the sentencestarting unit: words are given a category Words combine phrases with categories Phrase

semantics 는 의미론, pragmatics 는 화용론이다. 개념상으론 semantics 는 literal meaning, pragmatics 는 상황을 좀 더 고려한 말하기와 의미를 말한다. 그러나 모든 발화는 여기에 맞춰 자를 수 없으니, 비슷한 과목이라 생각

Thematic Roles Thematic roles (의미역)은 relationship between the arguments of the verb, situation the verb describes 를 말한다. Thematic Roles 를 하나씩 알아보자. A