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http://dx.doi.org/10.3745/KIPSTB.2012.19B.1.063

Korean Compound Noun Decomposition and Semantic Tagging System using User-Word Intelligent Network  

Lee, Yong-Hoon (울산대학교 컴퓨터정보통신공학과)
Ock, Cheol-Young (울산대학교 컴퓨터정보통신공학과)
Lee, Eung-Bong (충남대학교 문헌정보학과)
Publication Information
The KIPS Transactions:PartB / v.19B, no.1, 2012 , pp. 63-76 More about this Journal
Abstract
We propose a Korean compound noun semantic tagging system using statistical compound noun decomposition and semantic relation information extracted from a lexical semantic network(U-WIN) and dictionary definitions. The system consists of three phases including compound noun decomposition, semantic constraint, and semantic tagging. In compound noun decomposition, best candidates are selected using noun location frequencies extracted from a Sejong corpus, and re-decomposes noun for semantic constraint and restores foreign nouns. The semantic constraints phase finds possible semantic combinations by using origin information in dictionary and Naive Bayes Classifier, in order to decrease the computation time and increase the accuracy of semantic tagging. The semantic tagging phase calculates the semantic similarity between decomposed nouns and decides the semantic tags. We have constructed 40,717 experimental compound nouns data set from Standard Korean Language Dictionary, which consists of more than 3 characters and is semantically tagged. From the experiments, the accuracy of compound noun decomposition is 99.26%, and the accuracy of semantic tagging is 95.38% respectively.
Keywords
Lexical Semantic Network(U-WIN); Compound Noun Decomposition; Semantic Constraints; Naive Bayes Classifier; Semantic Similarity; Semantic Tagging;
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