• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.957-962
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• 2007

본 논문에서 제안하는 정보 검색기는 일반적인 불리언(Boolean) 질의를 통해서 정보를 검색하는 것이 아니라, 문장으로 입력된 질의형태의 패턴을 분석하여 그에 맞는 정보를 직접 제공하는 것에 목적을 둔다. 이를 위해 어휘 의미 패턴(Lexical Semantic Pattern)과 온톨로지(Ontology) 기술이 정보검색기 개발에 적용되었다. 제안된 시스템에서는 다양한 형태로 표현된 문장 질의를 어휘 의미 패턴을 사용해서 문장의 질의 패턴을 추출하고 사용자 질의를 하나의 온톨로지(Ontology) 추론 질의와 매칭함으로써 질의에 대한 정확한 해답을 추출할 수 있다. 또한, 자연어 문장 입력에 대한 검색 질의 생성기를 구축하고 온톨로지로 표현된 지식을 사용하여 정보검색기 질의를 자동으로 확장함으로써 더욱 정확한 정보 검색 결과를 만들어 낼 수 있다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.11
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• pp.1586-1593
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• 2010

Vocabulary recognition error correction method has probabilistic pattern matting and dynamic pattern matting. In it's a sentences to based on key-word by semantic analysis. Therefore it has problem with key-word not semantic analysis for morphological changes shape. Recognition rate improve of vocabulary unrecognized reduced this paper is propose. In syllable restoration algorithm find out semantic of a phoneme recognized by a phoneme semantic analysis process. Using to sentences restoration that morphological analysis and morphological analysis. Find out error correction rate using phoneme likelihood and confidence for system parse. When vocabulary recognition perform error correction for error proved vocabulary. system performance comparison as a result of recognition improve represent 2.0% by method using error pattern learning and error pattern matting, vocabulary mean pattern base on method.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.255-258
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• 2014

본 논문에서는 semantic parsing과 사전 정의된 어휘-의미 패턴 질의 템플릿 방법론을 결합하여 자연어 질의로부터 RDF 지식베이스에 질의하기 위한 SPARQL 쿼리를 생성하는 방법을 제안한다. semantic parsing 접근법은 문장의 표현과 분리된 형식적 의미표현만을 포착해내므로, paraphrase 혹은 의미 변화와 무관한 어순의 변화에 강인하지만, 일부 자연어 질의문장에는 단순한 의미 및 구조를 갖는 문장도 적합한 형식적 의미표현을 생성하지 못하는 단점이 있다. 따라서 이 연구에서는 이러한 단순한 문장에 있어서는 사전 정의된 질의 템플릿을 사용하여 적합한 쿼리를 생성하되, 적합한 템플릿을 선택하는데 있어 해당 질의문장의 어휘-의미적 유형을 포착하고 해당 정보를 이용하는 방법을 이용하였으며 이를 통해 주 방법론의 약점을 보완하는 제한적인 효과를 얻을 수 있었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.10
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• pp.627-635
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• 2008

An extended form of lexical network is explored by presenting U-WIN, which applies lexical relations that include not only semantic relations but also conceptual relations, morphological relations and syntactic relations, in a way different with existing lexical networks that have been centered around linking structures with semantic relations. So, This study introduces the new methodology for constructing a syntactic relation automatically. First of all, we extract probable nouns which related to verb based on verb's sentence type. However we should decided the extracted noun's meaning because extracted noun has many meanings. So in this study, we propose that noun's meaning is decided by the example matching rule/syntactic pattern/semantic similarity, frequency information. In addition, syntactic pattern is expanded using nouns which have high frequency in corpora.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.10
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• pp.165-172
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• 2010

There are two method of error correction in vocabulary recognition system. one error pattern matting base on method other vocabulary mean pattern base on method. They are a failure while semantic of key-word problem for error correction. In improving, in this paper is propose system of key-word error correction using algorithm of syllable restoration. System of key-word error correction by processing of semantic parse through recognized phoneme meaning. It's performed restore by algorithm of syllable restoration phoneme apply fluctuation before word. It's definitely parse of key-word and reduced of unrecognized. Find out error correction rate using phoneme likelihood and confidence for system parse. When vocabulary recognition perform error correction for error proved vocabulary. system performance comparison as a result of recognition improve represent 2.3% by method using error pattern learning and error pattern matting, vocabulary mean pattern base on method.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.84-90
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• 2007

일반적인 어휘망이 의미 관계에 의한 연결 구조를 중심으로 연구 개발된 것과는 달리, U-WIN은 의미관계를 비롯하여 개념 관계, 형태 관계, 구문 관계 등과 같이 의미 관계의 범위를 확장한 어휘 관계를 적용하여 구축하고 있다. 본 연구에서는 U-WIN의 어휘 관계 중의 하나인 구문관계를 자동으로 구축하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저, 용언의 용례에서 문형정보를 기준으로 구문관계를 형성할 수 있는 후보명사를 추출하였으며, 추출한 후보명사는 용언의 세분화된 의미별로 정확하고 다양하게 추출할 수 있었다. 그러나 U-WIN은 다의어의 뜻풀이 하나하나를 개별적인 어휘로 구분하여 구축하였으므로, 어휘 간의 구문관계를 설정하기 위해서는 후보명사의 여러 의미 중에서 하나의 의미로 결정해야 한다. 그래서 본 연구에서는 용례 매칭 규칙, 구문패턴, 의미 유사도 등을 차례로 적용하여 후보명사의 의미를 분별하였으며, 또한 구문패턴의 빈도 정보를 이용하여 용례에 나타나지 않지만 구문관계를 형성할 수 있는 명사를 추출하여 구문관계를 확장하고자 하였다. 이러한 연구는 명사 중심의 어휘망이 용언과의 구문관계 구축을 통해 형태소 분석, 구문 분석, 의미 분석 등에 광범위하게 활용할 수 있는 어휘망의 기반을 다지는 작업이 될 수 있을 것이다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.2 s.105
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• pp.171-178
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• 2006

Most approaches for extracting hypernyms of a noun from its definitions in an MRD rely on lexical patterns compiled by human experts. Not only these approaches require high cost for compiling lexical patterns but also it is very difficult for human experts to compile a set of lexical patterns with a broad-coverage because in natural languages there are various expressions which represent same concept. To alleviate these problems, this paper proposes a new method for extracting hypernyms of a noun from its definitions in an MRD. In proposed approach, we use only syntactic (part-of-speech) patterns instead of lexical patterns in identifying hypernyms to reduce the number of patterns with keeping their coverage broad. Our experiment has shown that the classification accuracy of the proposed method is 92.37% which is significantly much better than that of previous approaches.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.457-459
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• 2002

뜻풀이에서 추출한 의미 정보를 이용만 통계시인 방법의 기존 동형이의어 분별 시스템에는 불필요한 의미 정보들을 많이 가지고 있었다. 그리고 동형이의어간의 의미정보가 서로 교차하는 부분이 많아 확률적인 결정에 오류를 발생시켰다. 본 논문에서는 뜻풀이에서 구문패턴을 분석하여 보다 정제된 의미 정보를 추출하였고, 구문패턴에 속하는 어휘들의 하위어를 사전에서 자동 추출하여 부족한 의미 정보를 보완하였다. 또한, 구문패턴으로 분별할 수 없는 일부 동형이의어들은 순환 뜻풀이 망(RDN)을 이용하여 동형이의어를 분별하였다. 이러한 방법으로 동형이의어 분별을 통해 기존 연구보다 8%의 정확률 향상을 가져왔다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.23-28
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• 2015

본 논문에서는 한국어 트리플 생성 시스템의 정확도를 향상시키기 위한 distant supervision 기반의 신뢰도 측정 방법을 제안한다. 기존의 많은 패턴 기반의 트리플 생성 시스템에는 distant supervision의 기본 가정으로 인해 다수의 오류 패턴이 발생할 여지가 크다. 기존의 연구에서는 오류 패턴을 제거하기 위하여 발생 빈도, 공기 횟수 등의 통계에 기반하여 간접적으로 신뢰도를 측정하였다. 본 논문에서는 한국어 패턴과 영어 프로퍼티 사이의 의미 유사도를 측정함으로써 통계에 기반한 방법보다 더 정확한 신뢰도 측정 방법을 제안한다. 비지도 학습 방법인 워드임베딩을 활용하여 어휘의 의미를 학습하고, 이들 사이의 유사도를 측정한다. 한국어 패턴과 영어 프로퍼티의 어휘 불일치 문제를 해결하기 위하여 정준상관분석을 활용하였다. 실험 결과에 따르면 본 논문에서 제안한 패턴 신뢰도 측정 방법은 통계 기반의 방법에 비해 정확률이 9%나 더 높은 트리플 집합을 생성함을 보여주어, 의미 유사도를 반영한 신뢰도 측정이 기존의 통계 기반 신뢰도 측정보다 고품질 트리플 생성에 더 적합함을 확인하였다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.22 no.1
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• pp.50-55
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• 2016

To attain an understanding of customers' opinions or demands regarding a companies' products or service, it is important to consider VOC (Voice of Customer) data; however, it is difficult to understand contexts from VOC because segmented and duplicate sentences and a variety of dialog contexts. In this article, POS (part of speech) and morphemes were selected as language resources due to their semantic importance regarding documents, and based on these, we defined an LSP (Lexico-Semantic-Pattern) to understand the structure and semantics of the sentences and extracted summary by key sentences; furthermore the LSP was introduced to connect the segmented sentences and remove any contextual repetition. We also defined the LSP by categories and classified the documents based on those categories that comprise the main sentences matched by LSP. In the experiment, we classified the VOC-data documents for the creation of a summarization before comparing the result with the previous methodologies.