한국어 수분류사 어휘의미망 KorLexClas 1.5

KorLexClas 1.5: A Lexical Semantic Network for Korean Numeral Classifiers

  • 황순희 (부산대학교 인문학연구소) ;
  • 권혁철 (부산대학교 정보컴퓨터공학부) ;
  • 윤애선 (부산대학교 불어불문학과)
  • 발행 : 2010.01.15

초록

본 연구의 목적은 한국어 수분류사 체계를 설정하고, 수분류사와 공기명사 간 의미관계 정보를 제공하는 한국어 수분류사 어휘의미망 "KorLexClas 1.5"의 정보구조와 구축방식을 소개하는 데 있다. KorLex 명사, 동사, 형용사, 부사가 영어 워드넷(Princeton WordNet)을 기반으로 참고구축 방식으로 개발된 것에 비해, KorLexClas 1.0버전과 이를 확장한 1.5버전은 직접구축 방식으로 개발하였다는 점에서, 수분류사의 계층구조와 언어단위 간 의미관계 설정은 매우 방대한 시간과 정교한 구축 방식을 요구한다. 따라서 작업의 효율성을 기함과 동시에, 구축된 어휘의미망의 신뢰성 및 확장성을 높이기 위해, (1) 다양한 기구축 언어자원을 활용하되 상호 검증하는 절차를 거치고, (2) 부분문장 분석방법을 이용하여, 수분류사 및 공기명사 목록을 확장하며, (3) 언어학적 준거를 기준으로 수분류사의 계층구조를 설정하고, (4) 수분류사와 공기명사 간 의미관계 정보를 제공하되 확장성을 확보하기 위해, KorLexNoun 1.5에 '최하위 공통상 위노드(LUB : Least Upper Bound)'를 설정하는 방식을 택한다. 이러한 특성을 가진 KorLexClas 1.5는 기계번역을 비롯한 한국어정보처리의 제 분야에 응용될 수 있다.

This paper aims to describe KorLexClas 1.5 which provides us with a very large list of Korean numeral classifiers, and with the co-occurring noun categories that select each numeral classifier. Differently from KorLex of other POS, of which the structure depends largely on their reference model (Princeton WordNet), KorLexClas 1.0 and its extended version 1.5 adopt a direct building method. They demand a considerable time and expert knowledge to establish the hierarchies of numeral classifiers and the relationships between lexical items. For the efficiency of construction as well as the reliability of KorLexClas 1.5, we use following processes: (1) to use various language resources while their cross-checking for the selection of classifier candidates; (2) to extend the list of numeral classifiers by using a shallow parsing techniques; (3) to set up the hierarchies of the numeral classifiers based on the previous linguistic studies; and (4) to determine LUB(Least Upper Bound) of the numeral classifiers in KorLexNoun 1.5. The last process provides the open list of the co-occurring nouns for KorLexClas 1.5 with the extensibility. KorLexClas 1.5 is expected to be used in a variety of NLP applications, including MT.

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