Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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1997.08a
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pp.95-98
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1997
의학사 연구영역의 확대로 다양한 주제를 다룬 연구문헌들이 배출되고 있음에도 불구하고 분류표에서 의학사는 매우 간단하게 취급되고 있어 이들 문헌을 분류하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 KDC, DDC, 중국도서관 도서분류법 등 일반 도서관용 분류표와 NLMC, 보스톤의학도서관분류,. 커닝햄분류표, 버나드분류표 등 의학도서관용 분류표에서 의학사가 어떻게 취급되고 있는 지 살펴보았으며, 의학사문헌의 보다 정확한 분류 및 분류표 재전개를 위하여 의학사의 연구범주를 고찰하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2008.10a
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pp.135-139
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2008
본 논문은 영한 기계번역에서 영어 수사가 포함된 영어 명사구를 한국어로 번역할 때, 영어 명사에 대응되는 한국어 명사의 적절한 분류사를 반자동으로 구축하는 방법에 대해 기술한다. 영한 번역의 측면에서, 분류사는 목표언어인 한국어에서만 나타나는 현상이다. 따라서 영어를 한국어로 번역할 때, 적절한 분류사를 생성하지 않으면 한국어 어법에 맞지 않는 부자연스러운 번역 결과를 생성한다. 본 논문에서는 한국어 태그드 코퍼스와 한국어 의미코드 체계에 따라 한국어 분류사를 반자동으로 구축하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에 따라 한국어 명사에 대해서 한국어 분류사가 구축되었으며, 이렇게 구축된 분류사는 영한 기계번역시스템의 번역 사전에 'KCOUNT'라는 자질을 할당하여 부가하였다. 제안하는 방법의 검증을 위해 수동평가와 자동평가를 수행하였으며, 그 결과, 영한 기계번역의 문장 생성에 있어서 자연스러움(fluency)의 측면에서 번역률 향상이 있었다.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2000.06a
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pp.395-401
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2000
국어에서는 어떠한 대상의 수량을 표현할 때 수사와 함께 분류사(classifier)를 사용한다. 따라서 분류사는 그 특성상 수량 표현 구문을 형성하는 대상 명사와 의미적으로 밀접한 관련을 지니게되는데, 단순히 명사를 셈하는 것 뿐 아니라 명사의 의미적 특성을 명세(specify)해 준다고 할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 명사와 분류사의 연관성에 초점을 맞추어 분류사의 사용에 따른 명사의 범주화 및 계층 구조를 보이고, 컴퓨터 말뭉치 자료를 이용하여 그 관계를 좀더 명확히 밝히는 것을 목적으로 한다. 이러한 연구는 언어를 전산적으로 처리하는데 필수적인 전산어휘부(computational lexicon)의 구축에 필요한 기초 작업이 될 수 있다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2000.10d
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pp.395-401
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2000
국어에서는 어떠한 대상 의 수량을 표현할 때 수사와 함께 분류사(classifier)를 사용한다. 따라서 분류사는 그 특성상 수량 표현 구문을 형성하는 대상 명사와 의미적으로 밀접한 관련을 지니게 되는데, 단순히 명사를 셈하는 것 뿐 아니라 명사의 의미적 특성을 명세(specify)해 준다고 할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 명사와 분류사의 연관성에 초점을 맞추어 분류사의 사용에 따른 명사의 범주화 및 계층 구조를 보이고, 컴퓨터 말뭉치 자료를 이용하여 그 관계를 좀더 명확히 밝히는 것을 목적으로 한다. 이러한 연구는 언어를 전산적으로 처리하는데 필수적인 전산어휘부(computational lexicon)의 구축에 필요한 기초 작업이 될 수 있다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2003.11a
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pp.185-189
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2003
고성능의 질의 응답 시스템을 구현하기 위해서는 질의 유형 분류기의 성능이 중요하다. 본 논문에서는 복잡한 분류규칙이나 대용량의 사전 정보를 이용하지 않고 질의문에서 의문사에 해당하는 어휘들을 이용하여 질의 유형을 결정하고, 의문사 주변에 출현하는 명사들의 의미 정보를 이용하여 세부적인 정답유형을 결정할 수 있는 질의 유형분류기를 제안한다. 의문사에 해당하는 어휘가 생략된 경우는 질의문의 마지막 어절의 의미 정보를 이용하여 질의유형을 분류한다. 의문사 주변의 명사들이 마지막 어절에 출현하는 명사들에 대해 동의어 정보와 접미사 정보를 이용하여 질의 유형 분류의 성능을 향상시킨다. 본 논문에서 제안한 시스템은 질의 유형에 대한 분류는 97.4%의 정확도를 보였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2010.10a
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pp.166-171
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2010
본 논문은 한국어 온라인 리뷰 문서의 오피니언 분류(Opinion Classification)에 있어 그 핵심 키워드가 형용사 (Adjective) 범주라는 점을 고려하여, 한국어 형용사를 <문맥에 의존하지 않는 절대 극성>과, <문맥에 의존하여 극성이 바뀌는 상대극성>으로 대분류한 뒤 그 각각의 의미 극성을 하위 분류하는 작업을 수행하였다. 기존의 연구에서 특징적인 오피니언 어휘 수십개에 의존하여 자동 분류를 시도하고자 하였던 문제점을 극복하기 위해서는 한국어 형용사 전체 범주에 대한 체계적인 극성 분류가 이루어져야 할 필요가 있으며, 여기서 특히 상세히 주목받지 못했던 상대 극성 어휘에 대한 본격적인 의미 분류가 요구된다. 본 연구에서 제시하는 형용사의 극성 분류는 기존의 이론 언어학적 형용사 의미 분류와 달리 온라인 오피니언 문서에서 도메인에 따라 나타나는 특징적 의미 유형을 결정하고, 이를 기준으로 온라인 오피니언 문서의 극성 판별에 효과적으로 적용할 수 있는 사전을 구축하였다는 점에서 의의를 가진다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2006.10e
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pp.254-261
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2006
형용사 분류에 격틀이 중요한 역할을 한다는 주장은 여러 연구에서 제기된 바 있다. 본 연구에서는 격틀이 의미 분류에 기여하는 바를 보다 체계적으로 검토하기 위하여 '격틀집합'을 활용한다. 격틀집합은 한 개의 어휘가 취할 수 있는 격틀의 집합을 말한다. 격틀집합에 근거하여 형용사를 분류할 경우, 의미적으로 연관성이 높은 그룹으로 나뉠 수 있다는 가설을 바탕으로 이러한 가설의 타당성을 검증하고 이를 입증하는 것이 본 연구의 목적이다. 아울러 본 연구에서는 그러한 가설을 검증하기 위한 구체적인 방법론을 제시한다. 격틀집합정보는 세종전자사전에 들어있는 어휘별 격틀정보를 추출하여 활용한다. 본 연구 결과 도출된 총 101개의 격틀집합 중에서 한 개의 격틀만을 갖는 유형과 어휘목록이 5개미만인 유형을 제외한 12개의 격틀집합이 주요 분석 대상으로, 본 연구에서는 그 중에서 6개를 자세히 분석한다. 격틀집합별 어휘들을 살펴보면 의미적 연관성이 파악되지 않는 어휘들도 일부 포함되어 있기는 하나, 대부분은 의미적으로 상관관계가 있음을 확인할 수 있었다 이와 같은 방법론을 통해 국어 형용사 전체의 유형, 더 나아가 국어 용언을 분류하는데 본 연구의 가설과 방법론이 활용될 수 있다.
GHS는 화학물질의 분류 표시에 대한 세계조화시스템(Globally Harmonized System of Classification and Labelling of Chemicals)으로 동일한 화학물질에 대해 국제적으로 동일한 유해 위험성 분류 표시를 하기 위한 새로운 규정이다. 화학물질의 분류 표시는 화학물질이 갖는 여러 가지 유해성, 위험성을 적절히 판별하고, 그 정도에 따라 분류한 다음, 가장 이해하기 쉬운 형태로 표시하는 것이 그 목적이며 올바른 정보제공을 통한 안전관리를 강화하고 국제적인 조화를 통하여 화학물질의 적정 평가 및 국제적 교역을 증대하고자 하는데 있다. 본 고에서는 유독물 등의 분류기준 및 표시방법에 관한 규정과 유독물의 표시규격에 대해 살펴보도록 한다.
질의응답 시스템이 정보검색 시스템과 다른 중요한 점은 질의 처리 과정이며, 자연어 질의 문장에서 사용자의 질의 의도를 파악하여 질의 유형을 분류하는 것이다. 본 논문에서는 질의 주-형을 분류하기 위해 복잡한 분류 규칙이나 대용량의 사전 정보를 이용하지 않고 질의 문장에서 의문사에 해당하는 어휘들을 추출하고 주변에 나타나는 명사들의 의미 정보를 이용하여 세부적인 정답 유형을 결정할 수 있는 질의 유형 분류 방법을 제안한다. 의문사가 생략된 경우의 처리 방법과 동의어 정보와 접미사 정보를 이용하여 질의 유형 분류 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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