• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.783-787
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• 2012

한 어절을 중심으로 검사가 이루어지는 맞춤법 검사는 문맥상 어울리지 않는 단어로 인하여 생기는 오류는 찾기 어렵다. 맞춤법 검사기는 현재 어절 단위로 오류 여부를 판단하는 것이기 때문에 어휘적 중의성을 고려하지 않아도 된다. 그러나 문법 검사기는 문장 분석을 해야 하므로 어휘적 중의성을 제거하지 않고는 정확한 검사가 어렵다. 본 논문에서는 어휘적 중의성을 해결하기 위하여 몇 가지 규칙을 만들고 이를 활용하여 문장에 존재하는 어휘적 중의성을 해결할 수 있는 방법을 보인다. 또한 실험을 통하여 그 결과를 분석하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.253-260
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• 1998

한국어 문서에는 여러 어절을 검증해야만 처리할 수 있는 의미 오류와 문체 오류가 있다. 다수 어절 사이에 있는 오류는 부분 문장 분석을 한다. 논문에서는 의미 오류와 문체 오류를 처리할 때 어휘적 중의성 때문에 생기는 문제점을 제시하고 해결방법을 제안한다. 어휘적 중의성이란 한 단어가 두 가지 이상의 형태소 정보를 가짐을 뜻한다. 철자검사기와는 달리 문법 검사기에서는 어휘적 중의성을 제거하지 않으면 여러 가지 검사 오류가 발생한다. 이 논문에서는 의미, 문체 시스템에서 어휘적 중의성 때문에 검사 오류가 발생할 수 있는 과정을 크게 세 단계로 분류하였다. 연어 오류가 발생할 수 있는 검사단어가 어휘적 중의성을 가지면 표제어가 다른 규칙이 여러 개 존재한다. 이 때 규칙 선택 문제가 생긴다. 중의성 문제는 부분 문장분석 과정에서도 지배소와 의존소 사이의 의존관계를 정확하게 설정하기 어렵게 한다. 본 논문에서는 각 단계에서 발생한 문제를 최소화하여 문법 검사기의 성능을 향상시킨다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권3호
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• pp.305-315
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• 2001

본 논문에서는 우리말 문서에 있는 오류를 어절 단위로 검증하는 철자 오류와 여러 어절을 분석해야 처리할 수 있는 문법 오류로 분류하였다. 문법 오류를 처리할 때 전체 문장 분석은 시간이 많이 소요되고 구현하기 어려우므로 대부분 부분 문장 분석 방법을 이용한다. 기존 연구에서 사용한 부분 문장 분석은 분석 어절에 어휘 중의성이 있을 때 문장 분석 종결 또는 과분석 등의 오류가 발생한다. 본 논문에서는 문법 검사기에서 어휘 중의성 때문에 발생하는 문제점을 해결하는 방법으로 어휘 중의성 제거 규칙을 사용한다. 본 논문에서 구현한 어휘 중의성 제거 모듈은 코퍼스 데이타에서 얻은 경험적 규칙을 기반으로 한다. 이 경험적 규칙은 언어적 지식을 기반으로 한다.

• 인지과학
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• 제3권1호
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• pp.1-24
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• 1991

본 논문은 한국어의 어휘적 중의성을 해결하는 시스템을 보여준다. 이 시스템은 의존 문법과 대조 의미론을 이용하고 있다. 의존 문법은 두 형태소 사이의 의존관계에 의하여 문장을 분석한다. 대조 의미론은 어휘적 중의성과 의미관계의 상호작용을 조사한다. 대조 의미론은 의미 프레임,의미 백터,대조,분류의 4개의 구성요소로 이루어진다. 본 시스템은 C 언어로 구성되었으며, 문자을 분석 학과 두 단어간의 의미 관계를 조사하며 어휘적 중의성을 해결한다.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.693-696
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• 2010

자연언어처리에서 어의 중의성 해소(word sense disambiguation)는 어휘의 의미를 정확하게 파악하는 기술로 기계번역, 정보검색과 같은 여러 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 한국어 어휘의미망(Korlex)을 이용한 비감독 어의 중의성 해소 방법을 제안한다. 의미미부착 말뭉치에서 추출한 통계 정보와 한국어 어휘의미망의 관계어 정보를 이용함으로써 자료 부족문제를 완화하였다. 또한, 중의성 어휘와 공기어휘 간의 거리 가중치, 의미별 사용 정보 가중치를 사용하여 언어적인 특징을 고려하여 본 논문의 기반이 되는 PNUWSD 시스템보다 성능을 향상하였다. 본 논문에서 제안하는 어의 중의성 해소 방법의 평가를 위해 SENSEVAL-2 한국어 데이터를 이용하였다. 중의성 어휘의 의미별 관계어와 지역 문맥 내 공기어휘 간의 카이제곱을 이용하였을 때 68.1%의 정확도를 보였고, 중의성 어휘와 공기어휘 간의 거리 가중치와 의미별 사용 정보 가중치를 사용하였을 때 76.9% 정확도를 보여 기존의 방법보다 정확도를 향상하였다.

• 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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.18-26
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• 2009

규칙 정보와 통계 정보를 이용하는 복합적 품사 태깅은 통계를 기반으로 하는 방법의 견고함과 확장성을 가지고, 통계 정보에 벗어나는 언어현상들을 규칙 정보를 이용하여 해결함으로서 높은 정확도를 가질 수 있다. 하지만 기존의 연구는 규칙 정보의 제한적인 적용범위 때문에 통계 정보에 벗어나는 언어 현상을 처리할 수 없는 경우가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 어휘의 사전적 의미와 문맥적 관계를 반영할 수 있는 "어휘별 중의성 제거 규칙"을 제안한다. 어휘별 중의성 제거 규칙은 세종 말뭉치로 부터 말뭉치 데이터를 형태소 분석하여 상위 50%의 중의성 어휘에 대한 사전적 의미와 문맥적 관계를 고려한 품사 태깅 정보를 추출하고 이것을 규칙으로 만든 것이며, 현재까지 총 1,815개로 구성되어 있다. 어휘별 중의성 제거 규칙을 기존의 복합적 품사 태깅 시스템에 적용하여 품사 태깅의 정확도를 높일 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2005년도 제17회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.97-104
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• 2005

교차언어 검색 과정에서는 질의나 문서의 언어를 일치시키기 위한 변환 과정이 필수적이며, 이런 변환 과정에서 어휘의 중의성으로 인해 하나의 어휘에 대응하는 다수의 대역어가 생성됨으로써 사용자의 정보 욕구를 왜곡시켜 검색의 성능을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 어휘 중의성 문제를 해결하기 위해서 질의의 문맥 정보를 이용하여 변환 질의의 확률을 구함으로써 중의성을 해소하는 방식을 제시하고, 질의의 길이, 중의도, 중의성을 가진 어휘의 비율 등에 따라서 성능이 어떻게 변하는지 비교함으로써 이 방법의 장점과 단점을 분석한다. 또한 현재의 단점을 보완하기 위한 차후 연구 방향을 제시한다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.61-65
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• 2006

본 연구는 한국어 어휘중의성 해결과정에 관련된 대뇌활동을 살펴보기 위하여 MEG(magnetoencephalography)를 이용한 실험을 실시하였다. 일차적으로 기존의 중의성 관련 fMRI 실험 결과들이 MEG를 이용한 신호원 국소화 결과와 유사한 패턴을 보이는지 확인하였고, 본 실험의 주요 목적인 중의성 관련 처리과정에 기저하는 하위 처리과정이 어떠한 기능적 처리 요소들로 분해될 수 있는 지에 대해서도 시간 해상도가 높은 MEG의 특성을 이용하여 관찰하였다. 분석 결과, 한국어 중의어 해소과정의 하위처리 과정은 어휘의미 접속이라는 기본적인 과정 비에, 이들의 의미분지를 유발하는 단서의 유무가 그 활성화 영역의 시간적인 패턴과 중의성 해결을 위한 지속시간에 영향을 미치는 것으로 확인되었다.