• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2006.10e
• /
• pp.32-39
• /
• 2006

본 논문은 한국어정보처리 과정에서 구문 관계를 의미 관계로 사상하는 의미역 결정 문제에 대해 다루고 있다. 한국어의 경우 대량의 학습 말뭉치를 구하기 힘들며, 이를 구축하기 위해서는 많은 시간과 노력이 필요한 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 학습 말뭉치를 직접 태깅하지 않고 격틀사전을 이용하여 자동으로 학습 말뭉치를 구축하고 간단한 확률모델을 적용하여 점진적으로 모델을 학습하는 수정된 self-training 알고리즘을 사용하였다. 실험 결과, 4개의 부사격 조사에 대해 평균적으로 81.81%의 정확률을 보였으며, 수정된 self-training 방법은 기존의 방법에 비해 성능 및 실행시간에서 개선된 결과를 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2009.10a
• /
• pp.6-13
• /
• 2009

본 연구에서는 인간언어공학에서의 활용을 위해 세종전자사전의 의미부류와 KorLexNoun 1.5의 상위노드 간의 사상을 목표로 전문가의 수작업에 의한 세밀한 사상 방법론(fine-grained mapping method)을 제안한다. 또한 이질적인 두 이종 자원 간의 사상에 있어 각 의미체계의 이질성으로 인해 발생하는 여러 가지 문제점을 살펴보고, 그 해결방안을 제안한다. 본 연구는 세종의미부류체계가 밝히고자 했던 한국어의 의미구조와, Prinston WordNet을 참조로 하여 KorLexNoun에 여전히 영향을 미치고 있는 영어 의미구조를 비교함으로써 공통점과 차이점을 파악할 수 있고, 이를 바탕으로 언어 독립적인 개념체계를 구축하는 데 기여할 수 있다. 또한 향후 KorLex의 용언에 기술되어 있는 문형정보와 세종 전자사전의 용언의 격틀 정보를 통합 구축하여 구문분석에서 이용할 때, 세종 의미부류와 KorLexNoun의 상위노드를 통합 구축함으로써 논항의 일반화된 선택제약규칙의 기술에서 이용될 수 있다. 본 연구에서 제안된 사상방법론은 향후 이종 자원의 자동 사상 연구에서도 크게 기여할 것이다. 아울러 두 이종 자원의 사상을 통해 두 의미체계가 지닌 장점을 극대화하고, 동시에 단점을 상호 보완하여 보다 완전한 언어자원으로써 구문분석이나 의미분석에서 이용될 수 있다.

• Journal of KIISE
• /
• v.44 no.9
• /
• pp.946-953
• /
• 2017

Semantic Role Decision defines the semantic relationship between the predicate and the arguments in natural language processing (NLP) tasks. The semantic role information and semantic category information should be used to make Semantic Role Decisions. The Sejong Electronic Dictionary contains frame information that is used to determine the semantic roles. In this paper, we propose a method to extend the Sejong electronic dictionary using word embedding and synonyms. The same experiment is performed using existing word-embedding and retrofitting vectors. The system performance of the semantic category assignment is 32.19%, and the system performance of the extended semantic category assignment is 51.14% for words that do not appear in the Sejong electronic dictionary of the word using the word embedding. The system performance of the semantic category assignment is 33.33%, and the system performance of the extended semantic category assignment is 53.88% for words that do not appear in the Sejong electronic dictionary of the vector using retrofitting. We also prove it is helpful to extend the semantic category word of the Sejong electronic dictionary by assigning the semantic categories to new words that do not have assigned semantic categories.

• Journal of the Korean Society for information Management
• /
• v.8 no.2
• /
• pp.96-107
• /
• 1991

The inherent limitation of the conventional approaches in automatic indexing lies in the fact that they compute the relevancy between index terms and documents rather indirectly or relatively. As an alternative the anlaysis of document texts seeks a means of establishing a direct relevancy of the terms. More rigorous linguistic analysis will ensure better chance of relevancy. Various semantic topologies among terms may suggest the sufficient quality for relevancy. The enhanced and guaranteed relevance will allow the high precision of retrieval. Along with this line the on going project in KAIST pursues the user oriented retrieval system that spawns still may other issues that are not c o m n in traditional perspective.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2014.04a
• /
• pp.798-801
• /
• 2014

문서에서 공간 개체와 사건을 찾아내고, 이들 간의 위상적 관계나 의미적 관계를 찾아내는 것을 공간정보 추출이라고 한다. 본 논문에서는 언어분석 결과와 세종사전을 활용해 자연언어 문서에서 동작(motion) 사건 관계 중심의 공간 정보를 추출하는 규칙 기반 시스템을 제안하였다. 수동으로 구축한 20문장의 평가 집합에 대해 사건 관계 추출은 27.45%의 F-measure 성능을 보였다. 공간보다 비교적 많은 연구가 진행된 시간 관계 추출에 대한 최신 연구의 성능이 30~35% 수준[1]인 것을 고려하여 볼 때, 본 연구는 공간 사건 관계 추출의 기초 연구로 의미가 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.19B no.1
• /
• pp.43-52
• /
• 2012

Semantic role labeling is the research area analyzing the semantic relationship between elements in a sentence and it is considered as one of the most important semantic analysis research areas in natural language processing, such as word sense disambiguation. However, due to the lack of the relative linguistic resources, Korean semantic role labeling research has not been sufficiently developed. We, in this paper, propose an automatic predicate-argument analyzer to begin constructing the Korean PropBank which has been widely utilized in the semantic role labeling. The analyzer has mainly two components: the semantic lexical dictionary and the automatic predicate-argument extractor. The dictionary has the case frame information of verbs and the extractor is a module to decide the semantic class of the argument for a specific predicate existing in the syntactically annotated corpus. The analyzer developed in this research will help the construction of Korean PropBank and will finally play a big role in Korean semantic role labeling.

• Korean Journal of Cognitive Science
• /
• v.16 no.2
• /
• pp.123-140
• /
• 2005

The purpose of this paper is to examine the frequency and usage of sentence patterns appearing in electronic dictionaries used in Korean language education in order to design an automatic sentence patterns checking. First, the concept of sentence patterns is defined and it is classified into sentence structure patterns and sentencial expression patterns. Sentence structure patterns and sentencial expression patterns are analyzed how they are expressed in the Korean Learner's Corpus. learner's Corpus is built into the Standard Corpus, which all Korean Learners must learn, and the Errors Corpus made by learners. From these research, we will find out how frequently the Sentential Patterns are being used in the Standard Corpus which has been made of Korean Texts and how the Sentential Pattern are being used in the Errors Corpus which were constructed from Korean learner's writings. Finally, having described the Sentential Patterns on the Sentential Electric Dictionary, we determine the optimum speed in the search for the Sentential Pattern.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2003.10d
• /
• pp.246-251
• /
• 2003

한국어의 언어적 특성에 의해 빈번하게 등장하는 명사와 기능어의 나열은 기능어나 연결 구문의 잦은 생략현상에 의해 복합 명사의 출현을 발생시킨다. 따라서, 한국어 분석에서 복합 명사의 처리 방법은 매우 중요한 문제로 인식되었으며 활발한 연구가 진행되어 왔다. 복합 명사의 의미 결정은 복합 명사구 내 단위 명사간의 의미적인 수식 관계를 고려하여 머리어의 선택과 의미를 함께 결정할 필요가 있다. 본 논문에서는 정보 검색의 색인어 추출 방법에서 사용되는 복합 명사구 내의 서술성 명사 처리를 이용하여 복합 명사의 의미 결정을 인접 명사의 의미 공기 정보가 아닌 구문관계에 따른 의미 공기 정보를 사용하여 분석하는 방법을 제시한다. 복합 명사구 내에서 구문적인 관계는 명사구 내에 서술성 명사가 등장하는 경우 보-술 관계에 의한 격 결정 문제로 전환할 수 있다. 이러한 구문 구조는 명사 의미를 결정할 수 있는 추가적인 정보로 활용할 수 있으며, 이때 구문 구조 파악을 위해 구축된 의미 제약 조건을 활용하도록 한다. 구조 분석에서 사용되는 격틀 정보는 동사와 공기하는 명사의 구문 관계를 분석하기 위해 의미 정보를 제약조건으로 하여 구축된다. 이러한 의미 격틀 정보는 단문 내 명사들의 격 결정과 격을 채우는 명사 의미를 결정할 수 있는 정보로 활용된다. 본 논문에서는 현재 개발중인 한영 기계 번역 시스템 Tellus-KE의 단문 단위 대역어 선정을 위해 구축된 의미 대역패턴인 동사구 패턴을 사용한다. 동사구 패턴에 기술된 한국어의 단문 단위 의미 격 정보를 사용하는 경우, 격결정을 위해 사용되는 의미 제약 조건이 복합 명사의 중심어 선택과 의미 결정에 재활용 될 수 있으며, 병렬말뭉치에 의해 반자동으로 구축되는 의미 대역 패턴을 사용하여 데이터 구축의 어려움을 개선하고자 한다. 및 산출 과정에 즉각적으로 활용될 수 있을 것이다. 또한, 이러한 정보들은 현재 구축중인 세종 전자사전에도 직접 반영되고 있다.teness)은 언화행위가 성공적이라는 것이다.[J. Searle] (7) 수로 쓰인 것(상수)(象數)과 시로 쓰인 것(의리)(義理)이 하나인 것은 그 나타난 것과 나타나지 않은 것들 사이에 어떠한 들도 없음을 말한다. [(성중영)(成中英)] (8) 공통의 규범의 공통성 속에 규범적인 측면이 벌써 있다. 공통성에서 개인적이 아닌 공적인 규범으로의 전이는 규범, 가치, 규칙, 과정, 제도로의 전이라고 본다. [C. Morrison] (9) 우리의 언어사용에 신비적인 요소를 부인할 수가 없다. 넓은 의미의 발화의미(utterance meaning) 속에 신비적인 요소나 애정표시도 수용된다. 의미분석은 지금 한글을 연구하고, 그 결과에 의존하여서 우리의 실제의 생활에 사용하는 $\ulcorner$한국어사전$\lrcorner$ 등을 만드는 과정에서, 어떤 의미에서 실험되었다고 말할 수가 있는 언어과학의 연구의 결과에 의존하여서 수행되는 철학적인 작업이다. 여기에서는 하나의 철학적인 연구의 시작으로 받아들여지는 이 의미분석의 문제를 반성하여 본다.반인과 다르다는 것이 밝혀졌다. 이 결과가 옳다면 한국의 심성 어휘집은 어절 문맥에 따라서 어간이나 어근 또는 활용형 그 자체로 이루어져 있을 것이다.으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함에 따라 단백질(蛋白質) 함량(含量)도 증가(增加)하였다. 7. CHS-13 균주(菌株)의 RNA 함량(

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.10B no.2
• /
• pp.219-228
• /
• 2003

This paper presents an efficient construction method of determination rules of thematic roles from syntactic relations in Korean language processing. This process is one of the main core of semantic analysis and an important issue to be solved in natural language processing. It is problematic to describe rules for determining thematic roles by only using general linguistic knowledge and experience, since the final result may be different according to the subjective views of researchers, and it is impossible to construct rules to cover all cases. However, our method is objective and efficient by considering large corpora, which contain practical osages of Korean language, and case frames in the Sejong Electronic Lexicon of Korean, which is being developed by dozens of Korean linguistic researchers. To determine thematic roles more correctly, our system uses syntactic relations, semantic classes, morpheme information, position of double subject. Especially by using semantic classes, we can increase the applicability of the rules.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.34 no.2
• /
• pp.112-122
• /
• 2007

Training a statistical model for semantic role labeling requires a large amount of manually tagged corpus. However. such corpus does not exist for Korean and constructing one from scratch is a very long and tedious job. This paper suggests a modified algorithm of self-training, an unsupervised algorithm, which trains a semantic role labeling model from any raw corpora. For initial training, a small tagged corpus is automatically constructed iron case frames in Sejong Electronic Dictionary. Using the corpus, a probabilistic model is trained incrementally, which achieves 83.00% of accuracy in 4 selected adverbial cases.