• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.18-22
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• 2015

기계학습 기반의 의미역 인식에서 주로 어휘, 구문 정보가 자질로 주로 쓰이지만, 의미 정보를 분석하는 의미역 인식은 단어의 의미 정보 또한 매우 주요한 정보이다. 그러나, 기존 연구에서는 의미 정보를 활용할 수 있는 방법이 제한되어 있기 때문에, 소수의 연구만 진행되었다. 본 논문에서는 동형이의어 수준의 의미 애매성 해소 기술, 고유 명사에 대한 개체명 인식 기술, 의미 정보에 기반한 필터링, 유의어 사전을 이용한 클러스터 및 기존 프레임 정보를 확장하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 연구 대비 뉴스 도메인인 Korean Propbank는 3.14, 위키피디아 문서 기반의 WiseQA 평가셋인 GS 3.0에서는 6.57의 성능 향상을 보였다.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.7
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• pp.773-780
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• 2016

Semantic information and features are very important for Semantic Role Labeling(SRL) though many SRL systems based on machine learning mainly adopt lexical and syntactic features. Previous SRL research based on semantic information is very few because using semantic information is very restricted. We proposed the SRL system which adopts semantic information, such as named entity, word sense disambiguation, filtering adjunct role based on sense, synonym cluster, frame extension based on synonym dictionary and joint rule of syntactic-semantic information, and modified verb-specific numbered roles, etc. According to our experimentations, the proposed present method outperforms those of lexical-syntactic based research works by about 3.77 (Korean Propbank) to 8.05 (Exobrain Corpus) F1-scores.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.352-354
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• 2001

문서 자동요약은 입력된 문서에 대해 컴퓨터가 자동으로 요약을 생성하는 과정을 의미한다. 즉, 컴퓨터가 문서의 기본적인 내용을 유지하면서 문서의 복잡도 즉 문서의 길이를 줄이는 작업이다. 효율적인 정보 접근을 제공함과 동시에 정보 과적재를 해결하기 하기 위한 하나의 방법으로 문서 자동요약에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 의미기반 정보검색용 시소러스(thesaurus)를 이용한 문서 자동요약을 제안한다. 제안한 방법에서는 단어간의 연관 관계 즉, 동의어, 유의어, 상위어, 하위어 관계를 문서 요약에 이용한다. 크게 연관 사슬 형성 단계, 중심 문장 추출 단계, 요약 생성 단계의 새단계로 나누어 요약을 생성한다. 수동 요약된 신문기사를 대상으로 평가한 결과 평균 66%가 일치하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.568-570
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• 2004

기존의 컬러 기반 감성시소러스 구축에서는 감성 어휘 관계 생성을 위해 IRI에서 개발한 단색이미지 스케일을 사용하여 컬러를 표현하였다. 그리고 컬러에 따라 연상되는 형용사를 단색 이미지 스케일에 배치하여 형용사 이미지 스케일의 공간관계를 생성하였다 즉, 컬러를 보고 연상되는 이미지를 형용사로 표현하고 색의 고유한 관계를 공간상에 배치하여 컬러 값에 따른 형용사를 매핑하였다. 이는 단순히 컬러의 관계만을 이용한 설정으로 의미적 감성어 표현에는 한계가 있었다. 이에 본 논문에서는 HP사의 'The Meaning of Color'표를 이용하여 컬러에 따른 감성 이미지를 정의하고, 정의된 어휘간의 의미적 표현을 위해 유의어, 동의어 관계 등을 포함한 WordNet 구조를 기반으로 새로운 감성어 관계 생성 방안을 제안한다. 방안을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.473-475
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• 2021

유의어 추천을 구현하기 위해서는 각 단어 사이의 유사도를 계산하는 것이 필수적이다. 하지만, 기존의 단어간 유사도를 계산하는 여러 방법들은 데이터셋에 등장하지 않은 단어에 대해 유사도를 계산 할 수 없다. 이 논문에서는 이를 해결하기 위해 언어모델의 PPL을 활용하여 단어간 유사도를 계산하였고, 이를 통해 유의어를 추천했을 때 MRR 41.31%의 성능을 확인했다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.270-276
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• 2006

문제은행 시스템은 학습 평가를 위한 문제를 DB로 구성한 다음, 추후에 인터넷으로 검색하여 재 사용하게 하는 시스템이므로 교사 업무의 효율성 및 비용이 절감되며, 사용자에게 제공할 문제 정보들을 체계적으로 관리, 저장, 검색할 수 있는 환경을 제공한다. 하지만 기존에 구축되어 있는 문제 은행 시스템들의 데이터들은 컴퓨터가 그 의미를 처리할 수 없기 때문에 동의어, 유의어들에 대한 정확한 검색이 어렵고, 단순한 키워드 검색으로 인하여 학생들과 교사들은 수많은 불필요한 검색 결과 속에서 원하는 정보를 다시 재 검색해야 하는 시간 낭비를 초래하고 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 시맨틱 웹 기반 기술인 OWL을 사용해서 문제은행 시스템의 온톨로지를 구성하고 개념 정의, 구조 및 관계를 명시한다. 그리고 온톨로지 기반위에 OWL 개체를 생성하고, SWRL에 정의된 규칙과 함께 추론 통해 시맨틱 검색을 가능하도록 하였다. 그 결과 데이터의 관계 및 의미 분석을 통한 향상된 검색 결과와 학습자와 교사가 다양하게 문제를 공유하고 재 사용함으로써 협업적 학습에 대한 효과를 기대할 수 있다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.7
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• pp.940-955
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• 2008

Semantically similar XML documents in the same application domain might often conform to different schemas. To uniformly view and query such XML documents, we need an efficient method of integrating XML schemas. This paper proposes a sophisticated method for integrating XML schemas in the same application domain. To compute mapping relationships between schemas, the proposed method utilizes various relationships, such as synonyms and hypernyms, between lexical items based on dictionaries and domain ontologies. Particularly, the relationships between lexical items are elaborated by taking their structural information into account. In addition, this paper proposes a more accurate method for integrating compositors. Experimental results with schemas in various application domains show that the utilization of domain ontologies and the structural relationships between lexical items enhance the precision and recall of integrated schemas.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.21 no.4
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• pp.669-696
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• 2010

Assuming that the whole meaning of a document is a composition of the meanings of each part, this paper proposes to study the automatic grading of movie reviews which contain sentimental expressions. This will be accomplished by calculating the values of semantic segments and performing data classification for each review. The ARSSA(The Automatic Rating System for Sentiment analysis using an Appraisal dictionary) system is an effort to model decision making processes in a manner similar to that of the human mind. This aims to resolve the discontinuity between the numerical ranking and textual rationalization present in the binary structure of the current review rating system: {rate: review}. This model can be realized by performing analysis on the abstract menas extracted from each review. The performance of this system was experimentally calculated by performing a 10-fold Cross-Validation test of 1000 reviews obtained from the Naver Movie site. The system achieved an 85% F1 Score when compared to predefined values using a predefined appraisal dictionary.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.25 no.4
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• pp.43-66
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• 2008

Currently be proceeded a lot of researchers for 'user information demand description' for interface of an information retrieval system or Web search engines, but user information demand description for a natural language form is a difficult situation. These reasons are as they cannot provide the semantic similarity that an information retrieval model can be completely satisfied with variety regarding an information demand expression and semantic relevance for user information description. Therefore, this study using the description logic that is a knowledge representation base of OWL and a vector model-based weight between concept, and to be able to satisfy variety regarding an information demand expression and semantic relevance proposes a decision way for perfect assistances of user information demand description. The experiment results by proposed method, semantic similarity of a polyseme and a synonym showed with excellent performance in decision.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.10
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• pp.861-873
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• 2009

There are many reasons that fail to get appropriate information in information retrieval. Allomorph is one of the reasons for search failure due to keyword mismatch. This research proposes a method to construct alternative word candidates automatically in order to minimize search failure due to keyword mismatch. Assuming that two words have similar meaning if they have similar co-occurrence words, the proposed method uses the concept of concentration, association word set, cosine similarity between association word sets and a filtering technique using confidence. Performance of the proposed method is evaluated using a manually extracted alternative list. Evaluation results show that the proposed method outperforms the context window overlapping in precision and recall.