• 말소리와 음성과학
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• 제1권2호
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• pp.63-73
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• 2009

The present study was conducted to explore how the processing of lexical ambiguity between homonymy and polysemy differs from each other, and whether the representation of mental lexicon was separated from each lexical ambiguity by a semantic priming paradigm. Homonymy (M1 means the literal meaning of '사과', i.e. apple and M2 means another literal meaning of '사과', i.e. apologize) was used in Experiment I, and polysemy (M2 means the literal meaning of '바람', i.e. wind and M2 means the figurative meaning of '바람', i.e. wanton) was used in Experiment 2. The results of both experiments showed that a significant semantic priming effect occurs regardless of the type of ambiguities (homonymy and polysemy) and the difference of their semantic processes. However, the semantic priming effect for polysemy was larger than that for homonymy. This result supports the hypothesis that the semantic process of homonymy is different from that of polysemy.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2005년도 하계 학술대회
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• pp.103-118
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• 2005

IT의 급격한 발전과 함께 새로운 형태의 정보 전달 방법이 지속적으로 나타나면서 우리말의 정확한 발음에 대한 인식이 점점 약화되고 있는 추세이다. 특히 장단음의 발음은 발화에 대한 전문인들도 정확하게 구분하지 못하고 있는 심각한 상황이다. 본 논문에서는 한국어 명사에서 나타나는 장단음화 현상을 주변 어휘와의 관계를 바탕으로 살펴보고 동음이의어 중 다르게 발음되는 명사의 장단음 구분을 명사와 명사의 수식어, 명사의 서술어와의 관계를 중심으로 논의한다. 분석된 결과는 결합범주문법을 이용하여 표현하고 어휘적 중의성이 해소된 음성 합성 과정을 표준화된 SSML(Speech Synthesis Markup Language)으로 기술한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.479-486
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• 2001

동음이의어 간의 서로 다른 의미를 효율적으로 변별해 줄 수 있는 방법 중 하나로 어휘의미분석 말뭉치의 활용을 들 수 있다. 이는 품사 단위의 중의성을 해소해 줄 수 있는 형태소 분석 말뭉치를 기반으로, 이 단계에서 해결하지 못하는 어휘적인 중의성을 해결한 것으로, 보다 정밀한 언어학적 연구와 단어 의미의 중의성 해결(word sense disambiguation) 등 자연언어처리 기술 개발에 사용될 수 있는 중요한 언어 자원이다. 본 연구는 실제로 어휘의미분석 말뭉치를 구축하기 위한 기반 연구로서, 어휘의미분서 말뭉치의 설계와 구축 방법론상의 제반 사항을 살펴보고, 중의적 단어들의 분포적 특징과 단어의 중의성 해결 단계에서 발생할 수 있는 문제점을 지적하고, 아울러 그 해결 방법을 모색해 의는 것을 목적으로 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1994년도 제6회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.369-373
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• 1994

정보 검색 시스템의 정확성은 색인어의 정확성과 질의 해석의 정확성에 의존한다. 한국어 정보 검색분야에서는 한국어의 특성을 고려하는 것이 무엇보다 중요하다. 한국어의 문서 색인과 질의 해석시 야기되는 어의 모호성(word sense ambiguity)을 가지는 단어에 대해서는 어의 모호성을 해소한 정확한 색인과 질의 해석이 전제되어야 정확한 문서를 검색해낼 수 있다. 본 논문은 한국어 문서 색인시 동음이의어(homonym)에 의해 발생하는 어의 모호성을 해소하기 위한 방안에 대해 다루고 있으며 의미적 관련 정보를 이용할 것을 제안하고 타당성을 보이는 실험 결과를 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.67-70
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• 2019

상호참조해결은 자연언어 문서 내에서 같은 개체를 나타내는 언급들을 연결하는 문제다. 대명사, 지시 관형사, 축약어, 동음이의어와 같은 언급들의 상호참조를 해결함으로써, 다양한 자연언어 처리 문제의 성능 향상에 기여할 수 있다. 본 논문에서는 현재 영어권 상호참조해결에서 좋은 성능을 내고 있는 BERT 기반 상호참조해결 모델에 한국어 데이터 셋를 적용시키고 표층형을 이용한 규칙을 추가했다. 본 논문의 모델과 기존의 모델들을 실험하여 성능을 비교하였다. 기존의 연구들과는 다르게 적은 특질로 정밀도 73.59%, 재현율 71.1%, CoNLL F1-score 72.31%의 성능을 보였다. 모델들의 결과를 분석하여 BERT 기반의 모델이 다양한 특질을 사용한 기존 딥러닝 모델에 비해 문맥적 요소를 잘 파악하는 것을 확인했다.

• 말소리와 음성과학
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• 제13권1호
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• pp.1-15
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• 2021

본 연구는 중의성을 가진 어휘가 심성 어휘집에 표상된 방식과 감각 양상에 따른 처리 과정을 알아보기 위하여 한국어 동음동철이의 어절의 시·청각 재인 과정을 조사하였다. 청각 어절 판단 과제(실험 1)와 시각 어절 판단 과제(실험 2)를 이용한 두 실험에서 두 가지 이상의 의미를 가진 동음동철이의 어절(예: '물었다')과 단일한 의미만을 가진 통제 어절(예: '고통을')이 사용되었다. 어절 자극들의 누적 빈도는 조작하는 한편, 각 동음동철이의 어절의 다양한 의미가 가지는 상대적 빈도는 통제하였다. 어절 판단 과제를 사용한 두 실험 모두에서 유의한 빈도의 주효과와 함께 의미 수에 따른 어절 유형과 빈도 간의 상호작용이 발견되었다. 실험 1에서 청각적으로 제시된 동음동철이의 어절은 저빈도 조건에서 단의 어절에 비해 반응시간이 빠른 중의성 이득 효과가 나타난 반면, 고빈도 조건에서는 이와 반대로 비이득 효과가 나타났다. 마찬가지로 시각적으로 제시된 실험 2의 자극에서도 유사한 상호작용 패턴이 발견되었다. 본 연구 결과는 시각 및 청각 양상 모두에서 어휘-의미 처리가 상호의존적으로 이루어짐을 보여주며, 이는 의미 처리가 감각 의존적 단계보다는 일반적 어휘 지식 처리 단계에서 이루어질 가능성을 시사한다. 이와 더불어 의미 선택 과정에서 동음동철이의 어절이 가지는 다양한 의미의 후보군은 어절의 빈도가 상대적으로 낮을 때에만 촉진적 피드백을 제공함을 보여준다.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제10권1호
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• pp.21-46
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• 2006

This study proposes a Word Sense Disambiguation (WSD) algorithm, based on concept learning with special emphasis on statistically meaningful lowest frequency words. Previous works on WSD typically make use of frequency of collocation and its probability. Such probability based WSD approaches tend to ignore the lowest frequency words which could be meaningful in the context. In this paper, we show an algorithm to extract and make use of the meaningful lowest frequency words in WSD. Learning method is adopted from the Find-Specific algorithm of Mitchell (1997), according to which the search proceeds from the specific predefined hypothetical spaces to the general ones. In our model, this algorithm is used to find contexts with the most specific classifiers and then moves to the more general ones. We build up small seed data and apply those data to the relatively large test data. Following the algorithm in Yarowsky (1995), the classified test data are exhaustively included in the seed data, thus expanding the seed data. However, this might result in lots of noise in the seed data. Thus we introduce the 'maximum a posterior hypothesis' based on the Bayes' assumption to validate the noise status of the new seed data. We use the Naive Bayes Classifier and prove that the application of Find-Specific algorithm enhances the correctness of WSD.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.392-393
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• 2012

본 논문은 군집과 위키피디아(Wikipedia)를 이용하여 문서를 군집하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비음수행렬분해를 이용하여 군집을 대표할 수 있는 군집 주제(topic)의 개념을 잘 표현할 수 있으며, 위키피디아의 동음이의어를 사용함으로써 문서와 군집 간의 의미관계를 고려하지 않는 용어집합(bag-of-words) 문제를 해결할 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 다른 문서군집 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• 인지과학
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• 제13권4호
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• pp.9-21
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• 2002

맥락에 대한 의미적인 처리가 암묵기억의 수행에 어떠한 영향을 주는지에 관해서는 상반된 의견이 존재한다. 전이적합성처리 이론에 의하면 암묵기억은 지각적 처리에 주로 의존하기 때문에 맥락에 대한 의미처리가 기억수행에 영향을 미치지 않아야 한다(예, Blaxton, 1989). 반면 의미-특정적 이론에 의하면 암묵기억에서도 부호화 시 제시된 의미적 맥락에 대한 처리가 이루어지기 때문에 맥락에 대한 지각적 처리와 의미적 처리 모두 암묵기억 과제의 수행에 영향을 줄 것으로 예상한다(Lewandowsky 등, 1989). 본 연구는 부호화 시 혹은 부호화 시와 인출 시 제시되었던 맥락에 대한 의미적인 처리가 암묵기억의 과제 수행에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위하여 실시되었다. 실험 1과 2에서는 우세 혹은 비우세 의미맥락을 지닌 동음이의어를 이용하여 학습 시와 검사 시의 맥락의 의미적 처리가 암묵기억 및 외현기억에 미치는 효과를 알아보았다. 그 결과 학습과 검사 시의 의미맥락의 변화는 외현기억의 수행에 영향을 주는 것으로 나타났으나 암묵기억 검사에서는 수행상의 차이를 보이지 않았다. 실험 3과 4에서는 Jacoby(1991)의. 처리-해리 절차를 사용하여 실험 1과 2 각각의 과제에서 통제처리와 자동처리의 효과를 분리하여 측정하였다. 그 결과, 암묵기억 검사 시 맥락 단서로 문장이 사용되면 통제처리의 영향이 증가됨을 보였으며, 이는 암묵기억의 요소 중에 의식적으로 통제되어 처리되는 부분은 의미적 맥락에 민감하게 영향을 받고 있음을 의미한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권1호
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• pp.197-208
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• 2020

어휘적 중의성이란 동음이의어, 다의어와 같이 단어를 2개 이상의 의미로 해석할 수 있는 경우를 의미하며, 감정을 나타내는 어휘에서도 어휘적 중의성을 띄는 경우가 다수 존재한다. 이러한 어휘들은 인간의 심리를 투영한다는 점에서 구체적이고, 풍부한 맥락을 전달하는 특징이 있다. 본 연구에서는 양방향 LSTM을 적용하여 중의성을 해소한 감정 분류 모델을 제안한다. 주변 문맥의 정보를 충분히 반영한다면, 어휘적 중의성 문제를 해결하고, 문장이 나타내려는 감정을 하나로 압축할 수 있다는 가정을 기반으로 한다. 양방향 LSTM은 문맥 정보를 필요로 하는 자연어 처리 연구 분야에서 자주 활용되는 알고리즘으로 본 연구에서도 문맥을 학습하기 위해 활용하고자 한다. GloVe 임베딩을 본 연구 모델의 임베딩 층으로 사용했으며, LSTM, RNN 알고리즘을 적용한 모델과 비교하여 본 연구 모델의 성능을 확인하였다. 이러한 프레임워크는 SNS 사용자들의 감정을 소비 욕구로 연결시킬 수 있는 마케팅 등 다양한 분야에 기여할 수 있을 것이다.