• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2006.11a
• /
• pp.570-574
• /
• 2006

KISTI portal service is currently presenting the documents with many terminologies, so users can't find the results having their intention by using an umbrella query. In this paper, we suggest user oriented retrieval service that reflects query auto-complete, related-word suggestion and query expansion that uses nouns and relationships of U-WIN which is known as a semantic language resource. We intend to advance the retrieval satisfaction of current science & technology information service by using U-WIN's semantic information and improve the service environment that user can retrieve what they want quickly and exactly.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.07b
• /
• pp.472-474
• /
• 2005

개념망은 상당히 도메인에 의존적인 언어자원에 해당한다. 따라서, 도메인이 다른 분야에 적용하고자 한다면, 많은 수정이 요구된다. 그러나 개념망의 편집은 언어 이해 능력이 뛰어난 언어학자들 조차도 상당히 많은 시간이 요구되는 작업이다. 대부분의 시간소요는 개념망의 전체적인 계층구조를 스캐닝하는 작업과 특정 노드를 검색하는 작업에 의한 것이다. 기 구축된 개념망을 분석하면 계층관계에 있는 어휘들간의 일관된 규칙을 발견할 수 있다. 이 논문에서는 어휘들의 뜻풀이와 상위어간의 관계성, 복합명사와 상위어간의 관계성을 통계적으로 분석하였다 분석된 결과를 기반으로 확률모델을 이용하여 상위어 추천 기능을 구현하였다. 상위어 추천 기능의 시간 절감 효과를 실험하기 위해 실험자 2인을 대상으로 개념망 구축에 소요되는 시간을 측정하였다. 상위어 추천 기능이 있는 지능형 워크벤치를 이용할 경우 개념망 작업 시간은 약 $65\%$정도로 단축되는 것을 확인할 수 있었다. 본 지능형 워크벤치는 다양한 도메인에서 요구되는 개념망 구축의 시간 비용 절감에 크게 기절할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2008.06c
• /
• pp.274-278
• /
• 2008

인터넷 사용의 증가로 인터넷이 사용자의 의견 표출의 장이 되었다. 이에 따라 사용자의 견해나 의견을 자동으로 인식 및 추출하는 방법들이 연구되어 오고 있다. 의견 분석 (opinion analysis)은 한국어에서는 아직 연구가 활발히 되지 않는 분야로 의견 분석에 필요한 자원 및 도구들이 미비하다. 본 논문은 다른 언어권에서 구축된 주관성 어휘를 사전을 이용해 번역하는 방법을 제시하고 문제점 및 개선방법과 향후 연구방향에 관하여 논의한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2008.06c
• /
• pp.268-273
• /
• 2008

의견(Opinion) 분석은 도전적인 분야로 언어 자원 구축, 문서의 Sentiment 분류, 문장 내의 의견 어구 추출 등의 다양한 문제를 다룬다. 이 중 의견 어구 추출문제는 단순히 문장이나 문서 단위로 분류하는 수준을 뛰어 넘는 문장 내 의견 어구를 추출하는 문제로 최근 많은 관심을 받고 있는 연구 주제이다. 그러나 의견 어구 추출에 대한 기존 연구는 문장 내 의견 어구부분이 태깅(tagging)된 학습 데이터와 의견 어휘 자원을 이용한 지도(Supervised)학습을 이용한 접근이 대부분으로 실제 적용 상의 한계를 갖는다. 본 논문은 문장 내 의견 어구 부분이 태깅된 학습 데이터와 의견 어휘 자원이 없는 환경에서도 문장단위의 극성 정보를 이용하여 의견 어구를 추출하는 부분 지도(Semi-Supervised)학습 장법을 제안한다. 본 논문의 방법은 Baseline에 비하여 정확률(Precision)은 33%, F-Measure는 14% 가량 높은 성능을 냈다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2020.10a
• /
• pp.321-326
• /
• 2020

본 연구에서는 한국어 감성분석 성능 향상을 위한 DECO(Dictionnaire Electronique du COreen) 한국어 전자사전과 LGG(Local-Grammar Graph) 패턴문법 기술 프레임에 의존파서 및 LSTM을 적용하는 하이브리드 방법론을 제안하였다. 본 연구에 사용된 DECO-LGG 언어자원을 소개하고, 이에 기반하여 의미 정보를 의존파서(D-PARS)와 페어링하는 한편 OOV(Out Of Vocabulary)의 문제를 LSTM을 통해 해결하여 자질기반 감성분석 결과를 제시하였다. 부트스트랩 방식으로 반복 확장될 수 있는 LGG 언어자원 및 알고리즘을 통해 수행되는 자질기반 감성분석 프로세스는 전용 플랫폼 DecoFESA를 통해 그 범용성을 확장하였다. 실험을 위해서 네이버 쇼핑몰의 '화장품 구매 후기글'을 크롤링하였으며, DecoFESA 플랫폼을 통해 현재 구축된 DECO-LGG 언어자원 기반의 감성분석 성능을 평가하였다. 이를 통해 대용량 언어자원의 구축과 이를 활용하기 위한 어휘 시퀀스 처리 알고리즘의 구현이 보다 정확한 자질기반 감성분석 결과를 제공할 수 있음을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2020.10a
• /
• pp.383-388
• /
• 2020

본 연구에서는 AI 어시스턴트의 음악청취 도메인 내 요청문을 인식 및 처리하기 위해 한국어와 중국어를 중심으로 도메인 사전 및 패턴문법 언어자원을 구축하고 그 결과를 비교분석 하였다. 이를 통해 향후 다국어 언어자원 구축의 접근 방법을 모색할 수 있으며, 궁극적으로 패턴 기반 문법으로 기술한 언어자원을 요청문 인식에 직접 활용하고 또한 주석코퍼스 생성을 통해 기계학습 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 우선 패턴문법의 구체적인 양상을 살펴보기에 앞서, 해당 도메인의 요청문 유형의 카테고리를 결정하는 과정을 거쳤다. 이를 기반으로 한국어와 중국어 요청문의 실현 양상과 패턴유형을 LGG 프레임으로 구조화한 후, 한국어와 중국어 패턴문법 간의 통사적, 형태적, 어휘적 차이점을 비교분석 하여 음악청취 도메인 요청문의 언어별 생성 구조 차이점을 관찰할 수 있었다. 구축한 패턴문법은 개체명을 변수(X)로 설정하는 경우, 한국어에서는 약 2,600,600개, 중국어에서는 약 11,195,600개의 표현을 인식할 수 있었다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 언어자원의 언어별 차이에 대한 통찰을 통해 다국어 차원의 요청문 인식 자원과 기계학습 데이터로서의 효용을 확인하였다.

• Journal of Educational Research in Mathematics
• /
• v.25 no.4
• /
• pp.525-547
• /
• 2015

This study analyzed the written texts of textbook and the teacher's discourse explaining 'the relationship between quadratic functions and quadratic equations' in the 9th grade high school mathematics class. Data consisted of the lecture recordings and the textbooks were analyzed based on the Halliday's systemic functional linguistics. According to the results, the written texts of the textbook used lexico-grammatical strategies such as generalization using hyponomy of meanings, mathematical objectification through nominalization and materialization of meaning through change in themes to compose mathematical concepts. The textbook generalized from an example in the description of formulating mathematical concepts, and in this process the organizational interactions of discourse-semantic level and lexico-grammartical level appeared. On the other hand, the teacher's doscourse appeared the change in transitivity and the addition of the reasons and the process. Also the teacher used explanation process of formulating the relationship between quadratic functions and quadratic equations. The linguistic characteristics of the teacher were linguistic implication and omission of lexemes due to contextual ommission. And there was no use of structural lexico-grammatical resources that influence the discourse-semantic level. This results provide a new framework for analyzing mathematical discourse, and suggest the lexico-grammatical strategies that can be used to explain mathematical concepts by teachers in math classrooms.

• 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.

• KIISE Transactions on Computing Practices
• /
• v.22 no.1
• /
• pp.50-55
• /
• 2016

To attain an understanding of customers' opinions or demands regarding a companies' products or service, it is important to consider VOC (Voice of Customer) data; however, it is difficult to understand contexts from VOC because segmented and duplicate sentences and a variety of dialog contexts. In this article, POS (part of speech) and morphemes were selected as language resources due to their semantic importance regarding documents, and based on these, we defined an LSP (Lexico-Semantic-Pattern) to understand the structure and semantics of the sentences and extracted summary by key sentences; furthermore the LSP was introduced to connect the segmented sentences and remove any contextual repetition. We also defined the LSP by categories and classified the documents based on those categories that comprise the main sentences matched by LSP. In the experiment, we classified the VOC-data documents for the creation of a summarization before comparing the result with the previous methodologies.

• Journal of the Korean Society for information Management
• /
• v.27 no.2
• /
• pp.225-239
• /
• 2010

This study aims to answer whether social tagging through user collaboration could be utilized for the creation of digital knowledge of the web, and whether we could verify the quality and efficacy of social tagging to obtain benefits from it. In particular, this paper examines the inter-indexer consistency of social tagging in comparison to professional indexing. It employs two different similarity measures, both of which are based on the Vector Space Model to deal with numerous indexers. It contributes to the utilization of social tagging in the organization of the web, and encourages to adopt social knowledge in developing suitable vocabularies for resources newly generated in the digital library environment. Furthermore, the comparative analysis with two different measures produced more credible results by illustrating a similar pattern of indexing tendency in both measures.