한국어 통합 지식베이스를 생성하기 위해 필수적인 분류체계(taxonomy)를 구축하는 방식을 제안한다. 위키데이터를 기반으로 분류 후보군을 추출하고, 상하위 관계를 통해 방향 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph)를 구성한 뒤, 국부적 도달 중심성(local reaching centrality) 등의 정보를 활용하여 정제함으로써 246 개의 분류와 314 개의 상하위 관계를 갖는 분류체계를 생성한다. 워드넷(WordNet), 디비피디아(DBpedia) 등 기존 링크드 오픈 데이터의 분류체계 대비 깊이 있는 계층 구조를 나타내며, 다중 상위 분류를 지닐 수 있는 비트리(non-tree) 구조를 지닌다. 또한, 위키데이터 속성에 기반하여 위키데이터 정보가 있는 인스턴스(instance)에 자동으로 분류를 부여할 수 있으며, 해당 방식으로 실험한 결과 99.83%의 분류 할당 커버리지(coverage) 및 99.81%의 분류 예측 정확도(accuracy)를 나타냈다.
본 연구는 의미적 정보 검색을 위한 연구 중의 하나로, 현재까지의 의미적 문서 검색에서 큰 걸림돌이었던 사전에 정의되지 않은 단어(Unknown Word)들의 어휘 사전(Lexical Dictionary)을 자동으로 생성하기 위한 것이다. 이를 위해 UW를 기존의 영어 어휘 사전인 워드넷(WordNet)에 정의되지 않은 단어로 간주하고, 웹 문서의 입력을 통하여 UW와 관련된 단어들을 추출하여 의미적 관련 정도를 확률적, 의미적 방법으로 측정한다. 본 논문에서는 UW Lexical Dictionary를 자동으로 구축하기 위한 방법에 대해서만 기술하였고, 정량적이고 객관적인 평가는 포함하지 않고 있다. 하지만 본 연구의 효용성을 확인하기 위한 몇 가지 문서로부터 추출된 결과는 본 연구가 상당히 의미적이며 가치가 높을 것으로 기대되고 있다.
웹에 대한 사용자의 다양한 요구와 더불어 웹 서비스에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 사용자가 원하는 정보를 정확하게 제공하기 위한 의미기반의 검색방법이 중요한 이슈로 등장하였다. 사용자 질의에 대한 의미 분석 및 검색과 온톨로지 구축의 기반으로는 어휘망이 사용된다. 그러나 어휘망은 작성 시기와 그 내용이 일반적인 내용으로 구성되어 전문적인 의미 검색으로 사용하기에는 부족함이 있다. 따라서 본 논문에서는 다중 온톨로지를 이용한 어휘망 확장을 제안한다.
주관적 웰빙 서비스(subjective well-being service)는 Wellness IT의 주요 서비스이며 개인의 주관적 웰빙 상태를 무구속적이고 비용 효율적으로 측정하는 방법이 중요하다. 이를 위해 감성어휘사전을 활용할 수 있으나 감성어만으로 주관적 웰빙 상태를 측정할 수는 없으며 웰니스 어휘 사전이 별도로 구축될 필요가 있다. 더욱이 기존의 감성어휘사전은 동일한 감정어에 대해 한가지만의 감성값을 제공함으로써 그 용어를 사용한 사람의 특징에 따라 감성값이 변경될 수 있다는 점을 간과하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 현존하는 감성어휘사전 중에서 표현력이 가장 뛰어난 SenticNet을 기반으로 하여 SenticNet에서 제공하는 정보를 통해 스트레스, 우울, 분노, 행복감 등 웰니스 상태를 추정한 결과를 추가한 WellnessWordNet 을 개발하는 것이다. 또한 실제 사람들을 대상으로 WellnessWordNet 에 근거한 웰니스 상태 추정 정확도를 검증해 보았다. 본 논문의 독창성은 WellnessWordNet 웰니스 상태 언어에 대한 값을 제공할 뿐더러, 성별이나 연령과 같은 사람의 특성에 따라 다른 감성값을 제공하는 최초의 감성어휘사전이라는 것이다.
동사와 기본구 사이의 문법관계 분석은 품사부착과 기본구 인식이 수행된 상태에서, 동사와 의존관계를 갖는 기본구를 찾고 각 구의 구문적, 의미적 역할을 나타내는 기능태그를 인식하는 작업이다. 본 논문에서는 바이오 문서에서 단백질과 단백질, 유전자와 유전자 사이의 상호작용관계를 자동으로 추출하기 위해서 제안한 문법관계 분석 방법을 적용하고 따라서 동사와 명사고, 전치사고, 종속 접속사의 관계만을 분석하며 기능태그도 정보추출에 유용한 주어, 목적어를 나타내는 태그들로 제한하였다. 기능태그 부착과 의존관계 분석을 통합해 수행하였으며, 지도학습 방법 중 분류문제에서 좋은 성능을 보이는 지지 벡터 기계를 분류기로 사용하였고, 메모리 기반 학습을 사용하여 자질을 추출하였으며, 자료부족문제를 완화하기 위해서 저빈도 단어는 품사 타입 또는 워드넷의 최상위 클래스의 개념을 이용해서 대체하였다. 시험 결과지지 벡터 기계를 이용한 문법관계 분석은 실제 적용시 빠른 수행시간과 적은 메모리 사용으로 상호작용관계 추출에서 효율적으로 사용될 수 있음을 보였다.
본 논문은 확장된 용어를 기반으로 용어의 가중치를 재산정하여 문서군집의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 의미특징을 이용하여 군집문서의 중요 용어를 추출하고, 워드넷을 이용하여 용어를 확장함으로서 문서의 주제를 잘 나타낼 수 있다. 또한 확장된 용어를 기반으로 하여 용어의 가중치를 재산정함으로써 문서군집의 성능을 높일 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 적용하지 않은 문서군집 방법에 비해서 좋은 성능을 보인다.
영한 기계번역에서 영어 문장의 동사구를 한국어로 정확하게 번역하기 위해서는 일반적으로 타동사와 목적어의 연어 관계를 이용한다. 본 논문에서는 k-최근점(k-nearest neighbor) 학습을 연어 관계에 적용하여 동사 번역을 선택하는 알고리즘을 제시하였는데 k-최근점 학습을 위해서 워드넷에서의 의미거리를 정의하여 사용하였다. 그리고 실시간 번역 시스템에 사용될 사전을 구성하기 위하여, 말뭉치로부터 타동사-목적어 쌍을 추출하여 학습예제를 구축하고, 이 예제의 크기를 번역률과 연관시켜 최적화시키는 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서는 위의 알고리즘들을 사용하여 동사 'build'의 번역률을 약 90%로 유지하면서 사전의 크기를 최적화하였다.
기존의 태그 기반 시스템들은 콘텐츠에 태깅된 태그들을 활용한 단일 태그 매칭을 통해 검색결과를 제공함에 따라 정확도가 낮은 검색결과를 제공하고 있으며, 또한 사용자들이 콘텐츠에 태깅 시 태그간의 연관관계 및 우선순위는 고려하지 않아 태그가 가지고 있는 콘텐츠와 관련된 정보들을 효율적으로 제공하지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 위의 문제점을 해결하기 위해 태그 기반 시스템에 적합한 태그간 의미 유사도를 추출하여 콘텐츠에 태깅된 태그들을 재 랭킹하기 위한 태그 랭킹 시스템을 제안하였다. 제안 시스템의 성능 평가는 이미지에 태깅된 태그(baseline)와 태그 동시출현 빈도수 기법을 적용한 랭킹(frequency) 결과를 본 논문에서 제안한 태그 랭킹 시스템에 의해 추출된 랭킹 결과와 비교 실험하였다.
This paper presents a set of methodologies for aligning hypernym-hyponym noun pairs between Korean and English, based on the EuroWordNet approach. Following the methods conducted in EuroWordNet, our approach makes extensive use of WordNet in four steps of the building process: 1) Monolingual dictionaries have been used to extract proper hypernym-hyponym noun pairs, 2) bilingual dictionary has converted the extracted pairs, 3) Word Net has been used as a backbone of alignment criteria, and 4) WordNet has been used to select the most similar pair among the candidates. The importance of this study lies not only on enriching semantic links between two languages, but also on integrating lexical resources based on a language specific and dependent structure. Our approaches are aimed at building an accurate and detailed lexical resource with proper measures rather than at fast development of generic one using NLP technique.
Recently, there has been a surge of interests concerning the construction and utilization of a Korean thesaurus. In this paper, a semi-automatic method for generating a lexical-semantic network of Korean '-ha' verbs is presented through an analysis of the lexical definitions of these verbs. Initially, through the use of several tools that can filter out and coordinate lexical data, pairs constituting a word and a definition were prepared for treatment in a subsequent step. While inspecting the various definitions of each verb, we extracted and coordinated the head words from the sentences that constitute the definition of each word. These words are thought to be the main conceptual words that represent the sense of the current verb. Using these head words and related information, this paper shows that the creation of a thesaurus could be achieved without any difficulty in a semi-automatic fashion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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