• Title/Summary/Keyword: 다의어

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Korean Polysemy Word-Sense-Disambiguation using MoDu-Corpus (모두의 말뭉치를 이용한 한국어 다의어 분별)

  • Shin, Joon-Choul;Lee, Ju-Sang;Ock, Cheol-Young
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2020.10a
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    • pp.205-210
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    • 2020
  • 한국어 자연어처리 분야가 발달하면서 동형이의어 분별을 한 단계 넘어선 다의어 분별의 중요성이 점점 상승하고 있다. 최근에 다의어가 태깅된 "모두의 말뭉치"가 발표되었고, 이 말뭉치는 다의어가 태깅된 최초의 공개 말뭉치로써 다의어 연구가 본격적으로 진행될 수 있음을 의미한다. 본 논문에서는 이 말뭉치를 학습하여 작동하는 다의어 분별의 초기 모델을 제시하며, 이 모델의 실험 결과는 차후 연구를 위한 비교 기준점이 될 수 있다. 이 모델은 딥러닝을 사용하지 않은 통계형으로 개발되었고, 형태소분석과 동형이의어 분별은 기존의 UTagger로 해결하고 말뭉치 자원 외에도 UWordMap을 사용하여 다의어 분별을 보조하였다. 이 모델의 정확률은 약 87%이며, 다의어 분별 전에 형태소분석 또는 동형이의어 분별 단계에서 오류가 난 것을 포함한다. 현재까지 공개된 이 말뭉치는 오직 명사만 다의어 주석이 있기 때문에 명사만 정확률 측정 대상이 되었다. 이 연구를 통하여 다의어 분별의 어려움과, 다의어 분별에는 동형이의어 분별과는 다른 방법이 필요하다는 것을 확인할 수 있었다.

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Noun and Verb Polysemy Word Sense Disambiguation Using UWordMap (어휘지도(UWordMap)를 활용한 명사와 용언의 다의어 중의성 해소)

  • Shin, Joon-Choul;Ock, Cheol-Young
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2015.10a
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    • pp.216-219
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    • 2015
  • 컴퓨터를 이용하여 명사와 용언의 의미를 자동으로 분별하는 것은 기계번역이나 검색 등의 기술에서 아주 중요한 기반 기술이다. 최근에 동형이의어 분별에 대한 연구 결과로 약 96%의 정확률을 보이는 시스템이 개발되었으나, 다의어 분별에 대한 연구는 아직 초기 단계로 일부 어휘만을 한정하여 연구되고 있다. 본 논문에서는 어휘지도를 이용하여 다의어를 분별하는 방법을 연구하였고, 어휘지도에 등록된 모든 일반 명사와 용언을 대상으로 실험하였다. 제안된 알고리즘은 문장에서 나타나는 명사와 용언의 관계를 어휘지도에서 찾고, 그 정보를 기반으로 다의어를 분별하였다. 아직은 그 정확률이 실용적인 수준이라고 볼 수는 없지만, 전체 다의어를 대상으로 실험하였고, 그 실험 결과를 분석함으로써 앞으로의 다의어 분별 연구 방향에 도움될 것으로 판단된다.

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Word Sense Disambiguation of Polysemy Predicates using UWordMap (어휘지도(UWordMap)를 이용한 용언의 다의어 중의성 해소)

  • Bae, Young-Jun;Ock, Cheol-Young
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2013.10a
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    • pp.167-170
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    • 2013
  • 한국어 어휘의 의미를 파악하기 위하여 어휘의 의미 중의성을 해결하는 것은 중요한 일이다. 본 논문에서는 한국어 다의어 기반의 어휘 의미망과 용언의 논항정보 등의 관계가 포함된 어휘지도(UWordMap)를 사용하여 용언의 의미 중의성 해소에 대한 연구를 진행한다. 기존의 의미 중의성 해소 연구와 같은 동형이의어 단위가 아닌 다의어 단위의 용언 의미 중의성 해소 시스템을 개발하였다. 실험결과 실험말뭉치로 품사 태그 부착 말뭉치를 사용했을 때 동형이의어 단위 정확률은 96.44%였고, 다의어 단위 정확률은 67.65%였다. 실험말뭉치로 동형이의어 태그 부착 말뭉치를 사용했을 때 다의어 단위 정확률은 77.22%로 전자의 실험보다 약 10%의 높은 정확률을 보였다.

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A Study on Knowledge Representation for Semantic Search (의미검색을 위한 지식표현 연구)

  • 김명관;박영택
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10a
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    • pp.31-33
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    • 2003
  • 웹은 사람만이 읽을 수 있는 자연언어 문장들로 구성되어있다. 웹을 기계가 이해할 수 있게 하기 위해 의미적 표기로 구성되어야 한다. 광대한 웹의 성격상 수작업으로 이를 해결할 수는 없다. 따라서 본 연구에서는 링크 파서 및 개념그래프를 사용하여 자연어 문장을 지식표현으로 변환하고 이에 대한 검색을 다룬다. 기존의 연구에서는 3쌍으로 이루어진 지식표현과 검색으로 접근하고 있다. 그러나 이 경우 각 구(Phrase) 사이에 관계를 표현할 수가 없다. 또한 동의어 및 다의어에 대한 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 개념그래프를 사용하여 단어 사이의 의미를 표현하며 동의어 및 다의어 문제를 해결하기 위해 다중 단어로 된 동의어 즉 동일구(Paraphrase)를 사용한다. 이 경우 의미검색에서 다의어 및 동의어 문제가 개선됨을 보였다.

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Representation of ambiguous word in Latent Semantic Analysis (LSA모형에서 다의어 의미의 표상)

  • 이태헌;김청택
    • Korean Journal of Cognitive Science
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    • v.15 no.2
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    • pp.23-31
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    • 2004
  • Latent Semantic Analysis (LSA Landauer & Dumais, 1997) is a technique to represent the meanings of words using co-occurrence information of words appearing in he same context, which is usually a sentence or a document. In LSA, a word is represented as a point in multidimensional space where each axis represents a context, and a word's meaning is determined by its frequency in each context. The space is reduced by singular value decomposition (SVD). The present study elaborates upon LSA for use of representation of ambiguous words. The proposed LSA applies rotation of axes in the document space which makes possible to interpret the meaning of un. A simulation study was conducted to illustrate the performance of LSA in representation of ambiguous words. In the simulation, first, the texts which contain an ambiguous word were extracted and LSA with rotation was performed. By comparing loading matrix, we categorized the texts according to meanings. The first meaning of an ambiguous wold was represented by LSA with the matrix excluding the vectors for the other meaning. The other meanings were also represented in the same way. The simulation showed that this way of representation of an ambiguous word can identify the meanings of the word. This result suggest that LSA with axis rotation can be applied to representation of ambiguous words. We discussed that the use of rotation makes it possible to represent multiple meanings of ambiguous words, and this technique can be applied in the area of web searching.

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Automatic word sense clustering using collocation for practical sense boundaries (의미 경계의 현실화를 위한 공기정보의 자동 군집화)

  • 신사임;최기선
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.04b
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    • pp.559-561
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    • 2004
  • 본 논문에서는 다의어의 현실적인 의미 분포의 결정에 대해 이야기 하고자 한다. 수동으로 구축한 의미체계인 사전이나 시소러스들은 그 의미구분의 경개가 모호하고 비현실적인 부분이 많아서 언어처리 시스템의 적용에 문제점으로 지적되고 있다. 그러므로, 본 연구에서는 대용량 코퍼스에서 추출한 공기정보와 자동 군집화 방법들을 사용하여 실질적인 다의어의 의미 경계를 발견하는 방법을 제안하였다. 수동 구축된 사전과 코퍼스 기반 사전의 다의어 의미 분포와 비교해 본 결과, 본 논문에서 제안한 방법의 결과가 코퍼스 기반 사전의 의미 분포와 매우 유사한 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

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Context-dependent processing of skilled readers in selecting appropriate meaning of ambiguous words (적절다의의미 선택과정에서 관찰되는 숙련독자의 문맥의존적인 처리특성)

  • 이병택
    • Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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    • 2002.05a
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    • pp.225-230
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    • 2002
  • 연구는 다의어의 문맥통합과정에서 관찰되는 숙련독자와 미숙련독자간의 개인차가 숙련독자의 문맥의존적인 처리특성에서 비롯되는지를 살펴보고자 하였다. 숙련독자의 문맥의존적인 처리특성을 좀 더 직접적으로 검토하기 위해 검사단어 강제선택과제를 고안하여 일련의 실험을 수행하였다. 편중문맥을 사용한 실험 1에서 숙련독자는 다의어의 주도적 의미가 부적절 검사단어로 사용된 실험조건과 무관단어가 부적절 검사단어로 사용된 통제조건간의 선택반응시간에 차이가 없었다. 한편 적절검사단어 선택을 방해하도록 구성된 갈등문맥이 사용된 실험 2에서 숙련독자는 미숙련독자보다 선택반응 시간이 느려서, 숙련독자가 적절검사단어 선택과정에서 더욱 큰 간섭을 경험했음을 보여주었다. 전체적으로 실험의 결과들은 숙련독자의 다의어 처리 특성이 문맥의존적이라고 가정할 때 잘 설명될 수 있는 것으로 보여진다.

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Determining a Syntactic Case of Auxiliary Postposition for Improving Accuracy of Polysemy Word-Sense-Disambiguation (다의어 분별 정확률 개선을 위한 보조사의 통사격 결정)

  • Shin, Joon-Choul;Ock, Cheol-Young
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 2016.10a
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    • pp.102-104
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    • 2016
  • 하위범주화는 술어와 보어간의 의존 관계를 정의하는 언어정보로서 다의어 태깅이나 이 외에 자연어처리의 다양한 곳에 이용될 수 있다. 그러나 하위범주화에서 다루는 필수논항은 격조사로 표현되어 실제로 한국어에서 자주 나타나는 보조사는 여기에 포함되지 않는다. 이런 문제 때문에 하위범주화네 나타난 격조사만을 그대로 이용하려고 하면 재현율에 큰 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 문장에서 격조사 대신 보조사가 사용되었을 때 하위범주화의 필수논항으로 인정할 수 있는 방법을 제시하고, 특히 보조사에 적용할 경우에 생기는 이점을 실험으로 증명한다.

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Determining a Syntactic Case of Auxiliary Postposition for Improving Accuracy of Polysemy Word-Sense-Disambiguation (다의어 분별 정확률 개선을 위한 보조사의 통사격 결정)

  • Shin, Joon-Choul;Ock, Cheol-Young
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2016.10a
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    • pp.102-104
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    • 2016
  • 하위범주화는 술어와 보어간의 의존 관계를 정의하는 언어정보로서 다의어 태깅이나 이 외에 자연어처리의 다양한 곳에 이용될 수 있다. 그러나 하위범주화에서 다루는 필수논항은 격조사로 표현되어 실제로 한국어에서 자주 나타나는 보조사는 여기에 포함되지 않는다. 이런 문제 때문에 하위범주화네 나타난 격조사만을 그대로 이용하려고 하면 재현율에 큰 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 문장에서 격조사 대신 보조사가 사용되었을 때 하위범주화의 필수논항으로 인정할 수 있는 방법을 제시하고, 특히 보조사에 적용할 경우에 생기는 이점을 실험으로 증명한다.

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A Study on Hangul Qualifier for Homographic Descriptors (동형이의어의 구별을 위한 한글한정어 사용에 관한 연구)

  • 김태수;최석두
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.14 no.1
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    • pp.107-124
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    • 1997
  • It is our main aim in this study to discriminate the conceptual relationship between homographic descriptors. The roles of qualifier and the problems of the recent usage of qualifier such as Hangul, Hanja and foreign languages, which is based largely on the dictionaries, subject heading lists and thesauri, re analyzed within the framework of the our test thesaurus developed as a macro-the-saurus. Finally, we proposed some new ideas must be integrated into the Hangul qualifier in order to make it generally applicable within the field of dictionary, and the method of representing, selection principles and priority of Hangul qualifiers.

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