• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.15-19
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• 1998

기계 번역 시스템에서 품사 태거의 오류는 전체번역 정확률에 결정적인 영향을 미친다. 따라서 어휘 단계의 정보만으로는 중의성 해소가 불가능한 단어에 대해서는 중의성 해소에 충분한 정보를 얻을 수 있는 구문 분석이나 의미 분석 단계까지 완전한 중의성 해소를 유보하는 N-best 품사 태거가 요구된다. 또한 N-best 품사 태거는 단어에 할당되는 평균 품사 개수를 최소화함으로써 상위 단계의 부하를 줄이는 본연의 역할을 수행하여야 한다. 본 논문은 통계 기반 품사 태깅 방법을 이용하여 N-best 후보를 선정하고, 선정된 N-best 후보에 언어 규칙을 적용하여 중의성을 감소시키거나 오류를 보정하는 혼합형 N-best 품사 태깅 방법을 제안한다 제안된 N-best 품사 태거는 6만여 단어의 영어 코퍼스에서 실험한 결과, 단어 당 평균 1.09개의 품사를 할당할 때 0.43%의 오류율을 보인다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.3
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• pp.363-370
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• 2009

In order to populate ontology, this paper presents a generalization method of ontology instances, extracted from texts and web pages, by using unsupervised learning techniques for word sense disambiguation, which uses open APIs and lexical resources such as Google and WordNet. According to the experimental results, our method achieved a 15.8% improvement over the previous research.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.3-6
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• 2008

본 연구는 의미적 정보 검색을 위한 연구 중의 하나로, 현재까지의 의미적 문서 검색에서 큰 걸림돌이었던 사전에 정의되지 않은 단어(Unknown Word)들의 어휘 사전(Lexical Dictionary)을 자동으로 생성하기 위한 것이다. 이를 위해 UW를 기존의 영어 어휘 사전인 워드넷(WordNet)에 정의되지 않은 단어로 간주하고, 웹 문서의 입력을 통하여 UW와 관련된 단어들을 추출하여 의미적 관련 정도를 확률적, 의미적 방법으로 측정한다. 본 논문에서는 UW Lexical Dictionary를 자동으로 구축하기 위한 방법에 대해서만 기술하였고, 정량적이고 객관적인 평가는 포함하지 않고 있다. 하지만 본 연구의 효용성을 확인하기 위한 몇 가지 문서로부터 추출된 결과는 본 연구가 상당히 의미적이며 가치가 높을 것으로 기대되고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.448-450
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• 2002

시소러스 의미망, 온톨로지 등과 같은 지식베이스는 자연언어처리와 관련된 여러 분야에서 중요한 언어자원의 역할을 담당하고 있다. 하지만 정보검색, 기계번역과 같은 특정 분야마다 다르게 구축되어 이러한 지식베이스는 실질적인 한국어 처리에는 크게 효과를 보지 못하고 있는 실정이다. 본 논문은 한국어를 대상으로 한 시소러스, 의미망의 등의 구축 방법론적 문제를 지적하고 말뭉치를 중심으로 한 텍스트 언어처리에 필요한 의미망의 구축 방법과 포괄적인 활용방안을 모색한다. 의미망 구축의 기반이 되는 지식은 각종 사전(dictionary)를 이용했으며, 구축하고 있는 의미망의 활용 가능성을 평가하기 위하여 ETRI의 의미기반 정보검색과 언어처리의 큰 문제 중 하나인 단어 중의성 해소(WSD)에서 어떻게 활용되는지를 살핀다. 그리하여 언어자인의 처리 방안 중의 하나인 의미망을 구축함으로써 언어를 효과적으로 처리하기 위한 기본적이면서 중요한 어휘 데이터베이스 마련과 동시에 언어자원 구축의 한 방향을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.677-680
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• 2004

통상적인 언어 처리의 분석 과정은 전처리, 형태소분석, 품사 태깅, 복합 단위 인식, 구문 분석, 그리고 의미 분석 등의 여러 단계로 이루어진다. 분석의 매 단계에서 중의성(Ambiguity)가 발생하며, 이를 해결하기 위한 노력으로 구문 분석 이전의 분석 단계에서도 정확률(Precision)을 높이기 위해, 어휘(Lexical) 정보, 품사정보 그리고 구문 정보 등을 이용한다. 각 단계에서 고급 정보로서의 구문 정보 이용은 구문분석의 중복성과 분석 지식의 중복성을 야기한다. 또한, 기존의 처리 흐름에서는 각 분석 단계에서의 결과는 최종적인 것으로, 이로 인해 다음 분석 단계에 분석 오류를 전파한다. 본 논문에서는 구문 분석기를 분석 결과의 최종 판단자로 이용할 것을 제안한다. 즉, 구문 분석 전단계의 모든 분석 정보는 구문 분석기에 제공되고, 구문분석기는 상향식 구문분석을 수행하면서 이들 정보들로부터 최종의 그리고 최적의 분석 후보를 결정한다. 이를 위해 구문분석기는 한 문장 단위를 입력 받는 기존의 제한을 따르지 않는다. 제안된 방법은 구문분석 앞 단계에서의 잘못된 정보 제공(예: 문장 분리 오류, 품사 오류, 복합단위 인식 오류 등)으로부터 자유로우며, 이를 통해 분석 실패의 가능성을 최대로 줄인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.75-77
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• 2021

A variety of search engines are currently in use. The search engine supports the retrieval of data required by users through three stages: crawling, index generation, and output of search results based on meta-tag information. However, a large number of documents obtained by searching for keywords are often unrelated or scarce. Because of these problems, it takes time and effort to grasp the content from the search results and classify the accuracy. The index of search engines is updated periodically, but the criteria for weighted values and update periods are different from one search engine to another. Therefore, this paper uses the LSTM model, which extracts the relationship between keywords entered by the user and documents instead of the existing search engine, and improves the relationship between keywords and documents by entering keywords that the user wants to find.

• Proceedings of the KSPS conference
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• 2007.05a
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• pp.59-63
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• 2007

Neuromagnetic fields were recorded from normal 10 subjects to investigate the time course of cerebral neural activation during the resolution of lexical ambiguity. All recordings were made using a whole-head 306-channel MEG (Elekta Neuromag TM Inc., $Vectorview^{TM}$). The observed activity was described by sLORETA (standardized low resolution brain electromagnetic tomography) techniques implemented in CURRY software (Neuroscan). In the results, bilaterally occipito-temporal lobe was activated at 170ms. At 250ms was associated with bilateral temporal lobe during ambiguous condition, whereas in left parietal, temporal lobe on unambiguous condition. The left frontal lobe, temporal lobe were activated at 350ms for all condition. At approximately 430ms, was activated in right frontal, temporal lobe on the resolving ambiguous condition, in left parietal lobe, right temporal lobe on the preserving ambiguous condition. In conclusion, the cerebral activations related to the resolving lexical ambiguity were right frontal lobe and the areas of mountainous ambiguity were left parietal lobe.

• Phonetics and Speech Sciences
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• v.1 no.1
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• pp.87-91
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• 2009

The purpose of this study was to examine the characteristics of prosody of utterance of ambiguous sentences in patients with neurogenic communication disorders. Ambiguous words on which prosody may have an impact were used to investigate this matter. The characteristics of tone duration, pitch and intensity were analyzed to examine the characteristics of prosody in patients with lesions in the left or right hemisphere and normal controls. The whole process was recorded using a Praat 4.3.14 and for statistical analyses, two-way Anova and multiple comparative analyses were carried out using SPSS10.0 for Windows. The conclusions of this study are as follows: The length of vowel in homograph in Korean was different depending on the meaning and the duration of vowel was the longest in patients with lesions in the left hemisphere. There was agreed that they had problem of timing of prosody(Danly & Shapiro, 1982). On the other hand, there found that patients with lesions in the right hemisphere had deficiency of changeability in pitch. Among various acoustic parameters, this study focused on the duration which are closely related to suprasegmental characteristics of prosody. More acoustic parameters should be taken into account in future studies.

• The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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• v.13 no.2
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• pp.102-110
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• 2017

Current word sense disambiguation techniques employ various machine learning-based methods. Various approaches have been proposed to address this problem, including the knowledge base approach. This approach defines the sense of an ambiguous word in accordance with knowledge base information with no training corpus. In unsupervised learning techniques that use a knowledge base approach, graph-based and similarity-based methods have been the main research areas. The graph-based method has the advantage of constructing a semantic graph that delineates all paths between different senses that an ambiguous word may have. However, unnecessary semantic paths may be introduced, thereby increasing the risk of errors. To solve this problem and construct a fine-grained graph, in this paper, we propose a model that iteratively constructs the graph while eliminating unnecessary nodes and edges, i.e., senses and semantic paths. The hybrid similarity estimation model was applied to estimate a more accurate sense in the constructed semantic graph. Because the proposed model uses BabelNet, a multilingual lexical knowledge base, the model is not limited to a specific language.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.1_2
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• pp.81-92
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• 2003

Generalized LR parsing is one of the enhanced LR parsing methods so that it overcome the limit of one-way linear stack of the traditional LR parser using graph-structured stack, and it has been playing an important role of a firm starting point to generate other variations for NL parsing equipped with various mechanisms. In this paper, we propose a conditional Action Model that can solve the problems of conventional probabilistic GLR methods. Previous probabilistic GLR parsers have used relatively limited contextual information for disambiguation due to the high complexity of internal GLR stack. Our proposed model uses Surface Phrasal Types representing the structural characteristics of the parse for its additional contextual information, so that more specified structural preferences can be reflected into the parser. Experimental results show that our GLR parser with the proposed Conditional Action Model outperforms the previous methods by about 6-7% without any lexical information, and our model can utilize the rich stack information for syntactic disambiguation of probabilistic LR parser.