• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.156-162
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• 2000

언어학적 성과를 효과적으로 반영하고 운용할 수 있는 체계적인 전자 사전 구축을 위해선, 어휘들에 대한 총체적이고 체계적인 언어 정보 제공과 함께 효율적인 처리 방식이 무엇보다도 필요하다. 따라서 이번 전자 사전 구축 작업은 내용 면에서는 형태 정보를 중심으로 다양하고 상세한 어휘 특성들을 체계적으로 제시하였고, 기술 방식에 있어서는 모든 입력 정보를 코드화시킴으로써 효율성을 추구했다. 또한 연구 과정에서 나타난 문제 유형에 대한 인식과 검토는 앞으로 사전 개발의 원칙 및 방향을 설정하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다. 특히 단어 형성 정보에 있어서 접사 정보가 부착된 파생어 사전은 어휘 확장과 중의성 해결을 하는데 활용될 수 있을 것이다. 본고에서는 3음절 명사 사전 작업의 전반적인 과정, 분류 유형, 어휘 정보, 기술 방법 및 앞으로 논의될 문제 유형들을 담고 있다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• 제1권1호
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• pp.31-42
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• 2012

In order to process the suffix derived nouns of Korean, most of Korean processing systems have been registering the suffix derived nouns in dictionary. However, this approach is limited because the suffix is very high productive. Therefore, it is necessary to analyze semantically the unregistered suffix derived nouns. In this paper, we propose a method to disambiguate homograph suffixes using Korean lexical semantic network(U-WIN) for the purpose of semantic analysis of the suffix derived nouns. 33,104 suffix derived nouns including the homograph suffixes in the morphological and semantic tagged Sejong Corpus were used for experiments. For the experiments first of all we semantically tagged the homograph suffixes and extracted root of the suffix derived nouns and mapped the root to nodes in the U-WIN. And we assigned the distance weight to the nodes in U-WIN that could combine with each homograph suffix and we used the distance weight for disambiguating the homograph suffixes. The experiments for 35 homograph suffixes occurred in the Sejong corpus among 49 homograph suffixes in a Korean dictionary result in 91.01% accuracy.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• 제33권12호
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• pp.1073-1089
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• 2006

The goal of Natural Language Processing(NLP) is to make a computer understand a natural language and to deliver the meanings of natural language to humans. Word sense Disambiguation(WSD is a very important technology to achieve the goal of NLP. In this paper, we describe a technology for automatic homonyms disambiguation using both Mutual Information(MI) and a Sense-Tagged Compound Noun Dictionary. Previous research work using word definitions in dictionary suffered from the problem of data sparseness because of the use of exact word matching. Our work overcomes this problem by using MI which is an association measure between words. To reflect language features, the rate of word-pairs with MI values, sense frequency and site of word definitions are used as weights in our system. We constructed a Sense-Tagged Compound Noun Dictionary for high frequency compound nouns and used it to resolve homonym sense disambiguation. Experimental data for testing and evaluating our system is constructed from QA(Question Answering) test data which consisted of about 200 query sentences and answer paragraphs. We performed 4 types of experiments. In case of being used only MI, the result of experiment showed a precision of 65.06%. When we used the weighted values, we achieved a precision of 85.35% and when we used the Sense-Tagged Compound Noun Dictionary, we achieved a precision of 88.82%, respectively.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• 제22권2호
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• pp.107-112
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• 2016

The Sejong Electronic(machine-readable) Dictionary, developed by the 21st century Sejong Plan, contains systematically organized information on Korean words. It helps to solve problems encountered in the electronic formatting of the still-commonly-used hard-copy dictionary. The Sejong Electronic Dictionary, however has a limitation relate to sentence structure and selection-restricted nouns. This paper discuses the limitations of word-sense disambiguation(WSD) that uses subcategorization information suggested by the Sejong Electronic Dictionary and generalized selection-restricted nouns from the Korean Lexico-semantic network. An alternative method that utilized semi-supervised learning, the chi-square test and some other means to make WSD decisions is presented herein.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• 제24권4호
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• pp.285-303
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• 2007

This study aims to explore a new technique making complementary linkage between controlled vocabularies and uncontrolled vocabularies for analyzing a research domain. Co-word analysis can be largely divided into two based on the types of vocabulary used: controlled and uncontrolled. In the case of using controlled vocabulary, data sparseness and indexer effect are inherent drawbacks. On the other case, word selection by the author's perspective and word ambiguity. To complement each other, we suggest a descriptor profiling that represents descriptors(controlled vocabulary) as the co-occurrence with words from the text(uncontrolled vocabulary). Applying the profiling to the domain of information science implies that this method can complement each other by reducing the inherent shortcoming of the controlled and uncontrolled vocabulary.

• Phonetics and Speech Sciences
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• 제13권1호
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• pp.1-15
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• 2021

The present study investigated the mental representation and processing of an ambiguous word in the bimodal processing system by manipulating the lexical ambiguity of a visually or auditorily presented word. Homonyms (e.g., '물었다') with more than two meanings and control words (e.g., '고통을') with a single meaning were used in the experiments. The lemma frequency of words was manipulated while the relative frequency of multiple meanings of each homonym was balanced. In both experiments using the lexical decision task, a robust frequency effect and a critical interaction of word type by frequency were found. In Experiment 1, spoken homonyms yielded faster latencies relative to control words (i.e., ambiguity advantage) in the low frequency condition, while ambiguity disadvantage was found in the high frequency condition. A similar interactive pattern was found in visually presented homonyms in the subsequent Experiment 2. Taken together, the first key finding is that interdependent lexico-semantic processing can be found both in the visual and auditory processing system, which in turn suggests that semantic processing is not modality dependent, but rather takes place on the basis of general lexical knowledge. The second is that multiple semantic candidates provide facilitative feedback only when the lemma frequency of the word is relatively low.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.332-338
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• 1997

어휘 정보는 구문 구조의 중의성을 해결하는데 중요한 정보원으로서 작용할 수 있다. 본 논문에서는 입력 문장에 대한 구조적 중의성을 해결하는데 확률 구문 규칙뿐만 아니라, 어휘간에 발생할 수 있는 공기 정보를 사용할 수 있는 확률 모델을 제안한다. 제안된 확률 모델에 대하여 실험 데이타에 대해 평가한 결과 약 84%정도의 구문 분석 정확도를 얻을 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.261-266
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• 1998

본 논문은 보조사로 인해 야기되는 한국어 미지격의 구문관계 중의성 해소를 위한 새로운 기법을 제안한다. 기존의 연구는 수작업으로 얻어진 동사의 의미적 선택 제약을 사용하는 방식과 단어 간의 공기패턴과 빈도를 어휘 레벨에서 추출하여 중의성을 해소하는 방식으로 나뉠 수 있다. 본 논문은 말뭉치에서 어휘 레벨이 아닌 개념패턴과 격의 분포 값을 자동으로 추출하여 미지격의 구문관계를 결정한다. 개념패턴과 용언의 격 분포 정보를 적용하여 구문분석 단계에서 실험한 결과, 본 논문이 제안한 방법은 92%의 미지격 결정 정확율을 보였다. 개념패턴은 지식의 저장공간을 줄이고 격 결정 범위를 확장할 수 있기에 범용 구문분석 시스템으로의 확장을 가능하게 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.516-522
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• 2001

본 논문에서는 한국어 형태소 분석기가 처리할 수 없는 어휘적 중의성 해결을 위한 방법으로 부분 문장 분석 기법을 연구한다. 부분 문장 분석 기법의 신뢰도를 높이기 위해서 말뭉치를 이용한 데이터를 통해 학습한 경험적 규칙을 이용한다. 학습한 경험적 규칙을 오류 유형에 따라 확장하고 전문화하여 축적된 연구결과를 지식 베이스로 삼아 한국어 맞춤법 및 문법 검사기에서 사용하는 부분 문장 분석기의 성능을 향상시킨다. 본 논문에서 사용한 확장하고 전문화한 지식 베이스는 말뭉치에서 얻은 경험적 규칙을 기반으로 한다. 이 경험적 규칙은 언어적 지식을 기반으로 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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• pp.118-125
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• 2004

인간의 언어지식은 다양한 개념 관계를 가지며 서로 망(network)의 모습으로 연결되어 있다. 인간의 언어지식의 산물 중에서 가장 체계적이며 구조적으로 언어의 모습을 드러내고 있는 결과물이 사전이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 사전 뜻풀이 말에서 개념 어휘와 자동적인 지식획득을 통하여 의미 정보를 구조적으로 추출한다. 이러한 의미 정보가 추출되면서 동시에 자동적으로 개념 어휘의 의미 참조 모형이 구축된다. 이러한 것은 사전이 표제어 리스트와 표제어를 기술하는 뜻풀이말로 이루어진 구조의 특성상 가능하다. 먼저 172,000여 개의 사전 뜻풀이말을 대상으로 품사 태그와 의미 태그가 부여된 코퍼스에서 의미 정보를 추출하는데, 의미분별이 처리 된 결과물을 대상으로 하기 때문에 의미 중의성은 고려하지 않아도 된다. 추출된 의미 정보를 대상으로 정제 작업을 거쳐 정보이론의 상호 정보량(Ml)을 이용하여 개념 어휘와 의미 정보간에 연관도를 측정한 후, 개념 어휘간의 유사도(SMC)를 구하여 지식표현의 하나로 연관망을 구축한다.