• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.101-105
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• 2018

이 논문은 가장 잘 알려진 어휘부중 하나인 워드넷의 활용 범위 확장을 위해 워드넷 신셋에 "사건구조 프레임(Event Structure Frame)"을 주석하는 연구에 관한 것이다. 워드넷을 비롯하여 현재 사용되고 있는 어휘부는 풍부한 어휘의미정보가 구조화되어 있지만, 사건구조에 관한 정보를 포함하고 있지는 않다. 이 연구의 가장 큰 기여는 워드넷에 사건구조 프레임을 추가함으로써 워드넷과의 연결만으로 핵심적인 어휘의미정보를 모두 추출할 수 있도록 해준다는 점이다. 예를 들어 텍스트 추론, 자연어처리, 멀티 모달 태스크 등은 어휘의미정보와 배경지식(상식)을 이용하여 태스크를 수행한다. 워드넷에 대한 사건구조 주석은 자동사건구조 주석 시스템인 GESL을 이용하여 워드넷 신셋에 있는 예문에 먼저 자동 주석을 하고, 오류에 대해 수동 수정을 하는 반자동 방식이다. 사전 정의된 23개의 사건구조 프레임에 따라 예문에 출현하는 타겟 동사를 분류하고, 해당 프레임과 매핑한다. 현재 이 연구는 시작 단계이며, 이 논문에서는 빈도 순위가 가장 높은 100개의 동사와 각 사건구조 프레임별 대표 동사를 포함하여 총 106개의 동사 레마에 대해 실험을 진행하였다. 그 동사들에 대한 전체 워드넷 신셋의 수는 1337개이다. 예문이 없어서 GESL이 적용될 수 없는 신셋을 제외하면 1112개 신셋이다. 이 신셋들에 대해 GESL을 적용한 결과 F-Measure는 73.5%이다. 향후 연구에서는 워드넷-사건구조 링크를 계속 업데이트하면서 딥러닝을 이용해 GESL 성능을 향상 할 수 있는 방법을 모색할 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.935-936
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• 2009

본 논문에서는 과학기술문서에 존재하는 기술용어와 이들 간의 연관관계를 설명하는 디스크립터를 찾아서 [subject predicate object] 형태의 트리플을 생성하는 애플리케이션을 개발할 때 발생하는 단어 의미 애매성 해소 문제를 다룬다. 기술용어가 가지고 있는 연관관계를 결정하기 위해서 워드넷의 신셋 정보를 사용하는데 이 방법은 동사를 워드넷에 매핑할 때와 상위어 관계로 전이할 때 여러 개의 의미에 매핑되는 문제점이 발생한다. 이것을 해결하기 위해서 상위어 시퀀스 클러스터링을 이용한 단어의 의미 애매성 해결 방안을 제시한다. 이 방법을 사용함으로써 워드넷 매핑과 상위어 전이 시에 발생하는 다중 매핑 문제를 동시에 해결할 수 있다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.12
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• pp.988-992
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• 2009

In this paper, we attempted to extract binary relations between terminologies using composite kernels consisting of convolution parse tree kernels and WordNet verb synset vector kernels which explain the semantic relationships between two entities in a sentence. In order to evaluate the performance of our system, we used three domain specific test collections. The experimental results demonstrate the superiority of our system in all the targeted collection. Especially, the increase in the effectiveness on KREC 2008, 8% in F1, shows that the core contexts around the entities play an important role in boosting the entire performance of relation extraction.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.1
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• pp.92-108
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• 2009

The Princeton WordNet (PWN), which was developed during last 20 years since the mid 80, aimed at representing a mental lexicon inside the human mind. Its potentiality, applicability and portability were more appreciated in the fields of NLP and KE than in cognitive psychology. The semantic and knowledge processing is indispensable in order to obtain useful information using human languages, in the CMC and HCI environment. The PWN is able to provide such NLP-based systems with 'concrete' semantic units and their network. Referenced to the PWN, about 50 wordnets of different languages were developed during last 10 years and they enable a variety of multilingual processing applications. This paper aims at describing PWN-referenced Korean Wordnet, KorLex 1.5, which was developed from 2004 to 2007, and which contains currently about 130,000 synsets and 150,000 word senses for nouns, verbs, adjectives, adverbs, and classifiers.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.42-47
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• 2008

1980년대 중반부터 지난 20여 년간 구축해 온 영어 워드넷(PWN)은 인간의 심상어휘집을 재현하려는 목적으로 개발되기 시작하였으나, 그 활용 가능성에 주목한 것은 자연언어처리와 지식공학 분야다. 컴퓨터 매개 의사소통(CMC), 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)에서 인간 언어를 자연스럽게 사용하여 필요한 정보를 획득하기 위해서는 의미와 지식의 처리가 필수적인데, 그 해결의 실마리를 어휘라는 실체를 가진 언어단위에서 찾을 수 있기 때문이다. 이후 전 세계적으로 약 50개 언어의 어휘의미망이 PWN을 참조모델로 구축되어 다국어처리의 기반을 제공할 뿐 아니라, 시맨틱 웹 이후 더욱 주목 받고 다양한 방식으로 활용되고 있다. 본고는 PWN을 참조 모델로 2004년부터 2007년까지 구축한 한국어 어휘의미망 KorLex 1.5를 소개하는 데 있다. 현재 KorLex은 명사, 동사, 형용사, 부사 및 분류사로 구성되며, 약 13만 개의 신셋과 약 15만 개의 어의를 포함하고 있다.