• 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.

• 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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.216-219
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• 2015

컴퓨터를 이용하여 명사와 용언의 의미를 자동으로 분별하는 것은 기계번역이나 검색 등의 기술에서 아주 중요한 기반 기술이다. 최근에 동형이의어 분별에 대한 연구 결과로 약 96%의 정확률을 보이는 시스템이 개발되었으나, 다의어 분별에 대한 연구는 아직 초기 단계로 일부 어휘만을 한정하여 연구되고 있다. 본 논문에서는 어휘지도를 이용하여 다의어를 분별하는 방법을 연구하였고, 어휘지도에 등록된 모든 일반 명사와 용언을 대상으로 실험하였다. 제안된 알고리즘은 문장에서 나타나는 명사와 용언의 관계를 어휘지도에서 찾고, 그 정보를 기반으로 다의어를 분별하였다. 아직은 그 정확률이 실용적인 수준이라고 볼 수는 없지만, 전체 다의어를 대상으로 실험하였고, 그 실험 결과를 분석함으로써 앞으로의 다의어 분별 연구 방향에 도움될 것으로 판단된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.265-275
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• 1994

어휘중의성 해소는 음성 인식/생성, 정보 검색, 발뭉치 태킹 등 자연언어 처리에서 가장 기초가 되는 분야 중의 하나이다. 본 논문은 말뭉치로부터 추출된 통계정보를 이용하는 한국어 어휘중의성해소 기법에 대해 기술한다. 이 기법에서는 좀더 정밀한 중의성해소를 위해 품사태그 대신 형태소분석 결과에 해당하는 토큰태그를 사용하고 있다. 본 논문에서 제안한 어휘선택함수는 어미나 조사의 호응 관계등 한국어의 어휘적 특성을 잘 반영하기 때문에 상당히 높은 정확성을 보여준다. 그리고 활용분야에 적합하게 사용될 수 있도록 유일선택 방식과 다중선택 방식이라는 두가지 중의성해소 방식을 지원하고 있다.

• 정보관리학회지
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• 제16권3호
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• pp.65-82
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• 1999

부적절한 검색어의 선정 및 검색식의 작성은 인터넷 정보검색 수행 시 검색 효율 저하의 주요 원인으로 작용하게 된다. 또한 정보검색 수행 시 발생하는 어휘의미중의성(Word Sense Ambiguation) 역시 검색 효율 저하의 주요 원인으로 작용하는데, 어휘의미중의성에 의한 효율 저하 정도를 실험을 통해 확인하였다. 어휘의미중의성에 의한 검색 효율 저하란 검색어로 입력한 어휘가 문서에서 서로 다른 의미로 사용됨에 따라 의도하지 않은 다른 문서가 검색될 수 있음을 의미한다. 본 논문에서는 새로운 정보검색 환경인 인터넷기반정보검색에 있어 어휘의미중의성이 검색 정확률에 미치는 영향을 살펴보고, 기존의 정보검색에 있어 어휘의미중의성에 관한 연구가 인터넷기반 정보검색에 있어서도 제대로 적용되는지를 조사 분석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1358-1361
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• 2013

한국어와 한국 수화 간 자동 번역을 위해서는 한국어-한국 수화 대역어 사전이 필요하지만, 현재 한국 수화 사전으로 가장 공신력 있는 한국 수화 사전은 등재 어휘 수가 약 12,000개에 불과하다. 이 때문에 한국어를 한국 수화로 자동 번역을 할 때 대치어가 없어 완벽하게 번역이 되지 않는다. 본 연구에서는 한국 수화 사전의 미등재어로 말미암은 번역률 저하를 최소화하고자 한국어 어휘의미망의 동의어와 상 하위어 정보를 이용한다. 또한, 자동 번역에서 빈번하게 발생하는 어의 중의성 문제도 한국어 어휘의미망의 정보를 이용하여 어의 중의성 해소 규칙을 일반화한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권7호
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• pp.500-505
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• 2015

21세기 세종계획을 통하여 개발된 세종 전자사전은 한국어 어휘의 내재정보에 대한 체계적인 분석 정보를 담고 있다. 이는 일반적으로 사용하는 텍스트 사전이 가지는 전산적 표상 문제를 해결하는데 많은 도움을 주고 있다. 자연언어처리 분야에서 끊이지 않는 문제인 어의 중의성 해소(Word Sense Disambiguation) 문제 또한 세종 전자사전의 상세 정보를 이용하여 해결할 수 있지만, 실제 제시된 문형과 논항의 선택제약 명사로는 어의 중의성 해소 문제를 해결하는 데 한계를 보인다. 본 연구에서는 세종 전자사전의 용언 하위범주화 정보를 이용한 어의 중의성 해소의 한계점을 보이고, 한국어 어휘의미망(Korean Lexico-semantic network)을 이용하여 논항의 선택제약 정보를 일반화한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1362-1365
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• 2013

한국어 텍스트에 나타나는 오류어의 유형은 크게 단순 철자오류와 문맥 철자오류로 구분할 수 있다. 이중 문맥 철자오류는 문맥의 의미 통사적 관계를 고려해야만 해당 어휘의 오류 여부를 알 수 있는 오류로서 철자오류 중 교정 난도가 가장 높다. 문맥 철자오류의 유형은 발음 유상성에 따른 오류, 오타 오류, 문법 오류, 띄어쓰기 오류로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 오타 오류에 의해 발생하는 문맥 철자오류를 어의 중의성 해소와 같은 문제로 보고 교정 어휘 쌍을 이용한 통계적 문맥 철자오류 교정 방법을 제안한다. 미리 생성한 교정 어휘 쌍을 대상으로 교정 어휘 쌍의 각 어휘와 주변 문맥 간 의미적 연관성을 통계적으로 측정하여 문맥 철자오류를 검색하고 교정한다. 제안한 방법을 적용한 결과 3개의 교정 어휘 쌍 모두 90%를 넘는 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1994년도 제6회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.305-312
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• 1994

품사 태깅은 코퍼스에 정확한 품사 정보를 첨가하는 작업이다. 많은 단어는 하나 이상의 품사를 갖는 중의성이 있으며, 품사 태깅은 지역적 문맥을 이용하여 품사 중의성을 해결한다. 한국어에서 품사 중의성은 다양한 원인에 의해서 발생한다. 일반적으로 동형 이품사 형태소에 의해 발생되는 품사 중의성은 문맥 확률과 어휘 확률에 의해 해결될 수 있지만, 이형 동품사 형태소에 의해 발생되는 품사 중의성은 상호 정보나 의미 정보가 있어야만 해결될 수 있다. 그리나, 기존의 한국어 품사 태깅 방법은 문맥 확률과 어휘 확률만을 이용하여 모든 품사 중의성을 해결하려 하였다. 본 논문은 어절 태깅 단계에서는 중의성을 최소화하고, 형태소 태깅 단계에서는 최소화된 중의성 중에서 하나를 결정하는 두단계 태깅 방법을 제시한다. 제안된 어절 태깅 방법은 단순화된 어절 태그를 이용하므로 품사 집합에 독립적이면, 대량의 어절을 소량의 의사 부류에 사상하므로 통계 정보의 양이 적다. 또한, 은닉 마르코프 모델을 이용하므로 태깅되지 않은 원시 코퍼스로부터 학습이 가능하며, 적은 수의 파라메터와 Viterbi 알고리즘을 이용하므로 태깅 속도가 효율적이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.201-203
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• 1998

한국어의 의미 분석을 위해서 의미소가 부여된 말뭉치(Sense-Tagged Corpus)의 구축은 필수적이다. 의미 태깅은 어휘의 다의적 특성으로 인해, 형태소나 구문 태깅에서와 같은 규칙 기반의 처리가 어려웠다. 기존의 연구에서 어휘의 의미는 형태소와 구문적 제약 등의 표층상에서 파악되어 왔으며, 이는 의미 데이터 기반으로 이루어진 것이 아니었기에, 실용적인 결과를 얻기가 힘들었다. 본 연구는 한국어의 구문과 의미적 특성을 고려하고, 용언과 모어 성분간의 의존 관계 및 의미 정보를 나타내는 하위범주화사전과 어휘의 계층적 의미 관계를 나타낸 의미사전(시소러스)을 이용하여, 반자동적인 방법으로 의미소가 부여된 말뭉치의 구축을 위한 기준과 알고리즘을 논하고자 한다.