• 제목/요약/키워드: 어휘정보

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개념 공간을 이용한 의미 인덱싱 (Semantic Indexing Using Concept Space)

  • 강보영;김혜정;황선옥;이상조
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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    • pp.380-382
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    • 2003
  • 본 논문은 문서내의 의미적인 관계에 기반하여, 문서의 내용을 보다 잘 추측할 수 있는 의미 인덱스 추출 및 가중치 부여 시스템을 제안하고자 한다. 문서 내의 개념 추출에 있어서는 기존의 어휘 체인(lexical chains)에 관한 연구를 확장하여 적용였다. 또한, 추출된 개념에서 중요 어휘에 가중치를 부여하기 위해서, 개념 벡터 공간을 이용한 정보성(information quantity)과 정보비(information ratio)를 정의하고, 인덱스의 가중치를 측정할 수 있는 정량화 할 수 있는 척도로 제시하였다.

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단어의 의미연상을 이용한 시소러스 설계 (Thesaurus Construction Using Word Association)

  • 한승희
    • 한국정보관리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보관리학회 2006년도 제13회 학술대회 논문집
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    • pp.233-238
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    • 2006
  • 본 연구에서는 단어의 의미연상을 이용하여 시소러스를 작성해봄으로써 탐색 시소러스 구축에 있어 단어연상검사법의 적용가능성을 살펴보았다. 문헌정보학 분야를 대상으로 단어연상검사를 실시한 후 자극어와 반응어간의 의미관계를 파악하고 반응어와 통제어휘를 비교 분석하였다. 실험 및 분석결과, 단어연상검사를 이용하면 다양한 연관관계 용어들을 시소러스에 포함시킬 수 있으며, 통제어휘집에 나타난 하위관계와 동등관계 용어들을 어느 정도 반영할 수 있다는 것을 확인하였다. 단어의 의미연상을 이용하여 구축된 탐색 시소러스는 정보검색환경에서 질의확장에 응용될 수 있다.

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세종 의존명사/대명사/수사 전자사전의 정보표상 구조 (The Representational Structure of Lexical Informations of Korean non-autonomous nouns in the Sejong Electronic Dictionary)

  • 방성원;호정은;김종인
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.341-347
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    • 2001
  • 세종전자사전이 궁극적으로 범용전자사전을 지향한다는 점에 비추어 볼 때, 텍스트 자동 분석과 생성, 정보 검색 및 자동 번역 등에 활용될 데이터베이스로서의 전자사전은 자연 언어 어휘의 내적 구조와 기능방식에 관한 정보들, 가령 음운 통사 의미 화용적 가치와 실현 조건 등에 관한 정보들을 체계적이고도 정교하게 담고 있어야만 한다. 의존명사, 대명사, 수사 범주에 속하는 언어 단위들은 단일 명사와 구별되는 어휘 통사적 속성들을 지니며, 사전의 기술 구조에는 그 정보 값들을 체계적으로 명시화할 수 있는 정보 항목과 표상 구조가 설정되어야 한다. 가령 의존명사처럼 통사 의미적 자율성을 지니지 않는 언어 요소의 경우, 어휘 관계 정보보다는 인접하는 여타 언어 단위들과의 호응관계나 결합제약 조건들이 더 중요한 정보일 수 있다. 본 사전이 체언사전의 하위사전으로 별도로 구축되는 것은 단일어 사전에서 그러한 정보들을 효과적으로 표상하기 어렵기 때문이다. 그러나 본 사전은 실제적으로는 체언사전에 통합되어 운영된다는 점에서 이중적 지위를 누린다고 하겠다.

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SVM을 사용한 한국어 종속절의 의존관계 분석 (Analyzing Dependency of Korean Subordinate Clauses Using Support Vector Machine)

  • 김상수;박성배;이상조
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2006년도 제18회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.148-155
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    • 2006
  • 한국어 구문 분석에서 가장 어려운 작업들 중에 하나는 종속절의 의존관계 파악이다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 종속절의 의존관계를 걸을 구성하는 서술어부(동사와 어미)의 관련 정보의 유무에 따라 의존관계가 성립한다고 가정했다. 즉 각각의 절들의 서술부의 관련 정보의 유무로 보고, 이진 분류 문제로 이 문제를 해결하였다. 사용한 자질은 정적 자질(static feature)와 동적 자질(dynamic feature)를 구성되어 있다. 정적 자질은 동사와 어미에서 표면적인 어휘 정보이고 이는 단어, POS 테그 및 위치 정보들이다. 동적 자질은 문장에서 절이 가지는 문법적인 형태를 의미하고, 이를 추출하기 위해 간단한 규칙을 만들고 이를 바탕으로 CKY 차트 파서를 통하여 추출하였다. 기계학습 방법으로는 이진 분류 문제에서 널리 사용되는 SVM을 사용하였다. 실험 결과 어휘 정보들 중에서 어미의 정보만 사용하였을 경우는 64.4%의 정확도를 보였고 문법적인 정보인 동적 자질을 사용한 경우는 73.5%로 어휘 정보만을 사용한 경우 보다 9.1%의 성능 향상됨을 보였다

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핵심질의 클러스터와 단어 근접도를 이용한 문서 검색 정확률 향상 기법 (A Method for Precision Improvement Based on Core Query Clusters and Term Proximity)

  • 장계훈;이경순
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제17B권5호
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    • pp.399-404
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    • 2010
  • 본 논문에서는 상위 검색결과 문서의 정확률을 향상시키기 위하여 핵심질의 클러스터와 단어 근접도를 이용해 재순위화하는 방법을 제안한 다. 언어모델에 의한 초기 검색결과를 상위 문서에 대해 발생한 질의어휘 조합을 기반으로 문서를 클러스터링한다. 질의어휘 조합 클러스터에 대해 질의어휘 사이의 근접도를 이용하여 핵심질의 클러스터를 선택한다. 질의의 문맥정보를 이용해 핵심질의 클러스터의 문서를 재순위화한다. 뉴스집합인 TREC AP 컬렉션에 대해 언어모델과 제안한 방법의 문서 정확률을 비교한 결과 제안방법이 언어모델에 비해 상위 100개 문서(P@100)에서 11.2% 성능이 향상되었다.

형상 형성 제어를 이용한 어휘인식 공유 모델의 가우시안 최적화 (Gaussian Optimization of Vocabulary Recognition Clustering Model using Configuration Thread Control)

  • 안찬식;오상엽
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.127-134
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    • 2010
  • 연속 어휘 인식 확률 분포의 공유 방법에서는 사용될 모델 파라미터들의 초기 추정치를 생성하기 위한 각 문맥들에 대한 음소 데이터가 반드시 필요하지만 이들 음소 데이터에 대한 모델을 구성할 수 없는 단점으로 가우시안 모델의 정확성을 확보하지 못한다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 확률 분포의 혼합 가우시안 모델을 최적화하고, 음소 단위로 데이터를 탐색을 지원하는 형상 형성 시스템을 제안한다. 본 논문의 형상 형성 시스템은 확장 facet 분류를 이용하여 사용자에게 음소 단위의 형상 형성 정보를 제공하므로 가우시안 모델의 정확성을 제공한다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 시스템 성능에서 어휘 종속 인식률은 98.31%, 어휘 독립 인식률은 97.63%의 인식률을 나타내었다.

담화에서의 어휘지도를 이용한 한국어 무형대용어 탐지 및 해결 말뭉치 생성 (Building a Korean Zero-Anaphora Detection and Resolution Corpus in Korean Discourse Using UWordMap)

  • 윤호;남궁영;박혁로;김재훈
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.591-594
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    • 2020
  • 담화에서 의미를 전달하는 데 문제가 없을 경우에는 문장성분을 생략하여 표현한다. 생략된 문장성분을 무형대용어(zero anaphora)라고 한다. 무형대용어를 복원하기 위해서는 무형대용어 탐지와 무형대용어 해결이 필요하다. 무형대용어 탐지란 문장 내에서 생략된 필수성분을 찾는 것이고, 무형대용어 해결이란 무형대용어에 알맞은 문장성분을 찾아내는 것이다. 본 논문에서는 담화에서의 무형대용어 탐지 및 해결을 위한 말뭉치 생성 방법을 제안한다. 먼저 기존의 세종 구어 말뭉치에서 어휘지도를 이용하여 무형대용어를 복원한다. 이를 위해 본 논문에서는 동형이의어 부착과 어휘지도를 이용해서 무형대용어를 복원하고 복원된 무형대용어에 대한 오류를 수정하고 그 선행어(antecedent)를 수동으로 결정함으로써 무형대용어 해결 말뭉치를 생성한다. 총 58,896 문장에서 126,720개의 무형대용어를 복원하였으며, 약 90%의 정확률을 보였다. 앞으로 심층학습 등의 방법을 활용하여 성능을 개선할 계획이다.

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코어넷을 활용한 비지도 한국어 어의 중의성 해소 (Unsupervised Korean Word Sense Disambiguation using CoreNet)

  • 한기종;남상하;김지성;함영균;최기선
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.153-158
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    • 2017
  • 본 논문은 한국어 어휘 의미망인 코어넷(CoreNet)을 활용한 비지도학습 방식의 한국어 어의 중의성 해소(Word Sense Dsiambiguation)에 대한 연구이다. 어의 중의성 해소의 실질적인 응용을 위해서는 합리적인 수준으로 의미 후보를 나눌 필요성이 있다. 이를 위해 동형이의어와 코어넷의 개념체계를 활용하여 의미 후보를 나누어서 진행하였으며 이렇게 나눈 것이 실제 활용에서 의미가 있음을 실험을 통해 보였다. 접근 방식으로는 문맥 속에서 서로 영향을 미치는 어휘의 의미들을 동시에 고려하여 중의성 해소를 할 수 있도록 마코프랜덤필드와 의존구조 분석을 바탕으로 한 지식 기반 모델을 사용하였다. 이 과정에서도 코어넷의 개념체계를 활용하였다. 이 방식을 통해 임의의 모든 어휘에 대해 중의성 해소를 하도록 직접 구축한 데이터 셋에 대하여 80.9%의 정확도를 보였다.

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한자표기동음이철어(漢子表記同音異綴語)의 재인과정(再認過程) (Word recognition process of Chinese homophone)

  • 박태진
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1989년도 한글날기념 학술대회 발표논문집
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    • pp.228-235
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    • 1989
  • 한자표기동음이철어의 어휘접근과정을 탐색하기 위해 두개의 실험들이 수행되었다. 피험자들은 한자표기 동음이철어(점화어)의 표기상 관련된 의미나 음운상 관련된 의미 각각의 연상어(한글표기표적어)에 대해 어휘판단을 하였다. 실험 I 은 200ms SOA 와 1000ms SOA 에서 두 의미들의 활성화의 시간경로를 탐색했는데, 그 결과 두 의미들이 동시에 인출 되며 어휘의미에 대한 접근이 음운표상에 의해 매개됨이 밝혀졌다. 실험 II 에 따르면 주의할당에 의한 손실이 음운상 관련된 의미에 있어서만 가능하였다. 긴 SOA에서는 통제처리가 작용하지만 철자상 관련된 의미에 대한 통제는 불가능한 것으로 판단되었다.

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세종 계획 말뭉치를 이용한 품사 태거의 성능 개선 (Improving Part-of-speech Tagger by using Sejong Corpus)

  • 김형준;임동희;강승식;은지현;장두성
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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    • pp.177-180
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    • 2007
  • 품사 태거를 구축할 때 어휘사전 증축이나 변환을 통해 성능 개선을 시도하지만 적당한 품사 태깅 코퍼스의 부재와 태그셋 불일치로 인한 변환 과정에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 세종 말뭉치 품사 태깅 코퍼스를 이용하여 품사 태깅용 어휘사전을 증축하고 품사 태거에 적용하여 성능을 개선하는 과정을 기술하였다. 품사 태거의 성능을 개선하기 위하여 세종 코퍼스를 태거의 태그셋에 적합하게 변환하고, 변환된 코퍼스에서 추출된 통계 정보를 품사 태거에서 활용하였다. 세종 코퍼스를 이용하여 품사 태거를 위한 어휘사전을 보강함으로써 품사 태거의 성능을 향상시킬 수 있었다.

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