• The KIPS Transactions:PartB
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• v.19B no.1
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• pp.43-52
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• 2012

Semantic role labeling is the research area analyzing the semantic relationship between elements in a sentence and it is considered as one of the most important semantic analysis research areas in natural language processing, such as word sense disambiguation. However, due to the lack of the relative linguistic resources, Korean semantic role labeling research has not been sufficiently developed. We, in this paper, propose an automatic predicate-argument analyzer to begin constructing the Korean PropBank which has been widely utilized in the semantic role labeling. The analyzer has mainly two components: the semantic lexical dictionary and the automatic predicate-argument extractor. The dictionary has the case frame information of verbs and the extractor is a module to decide the semantic class of the argument for a specific predicate existing in the syntactically annotated corpus. The analyzer developed in this research will help the construction of Korean PropBank and will finally play a big role in Korean semantic role labeling.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.412-418
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• 1998

의미 TAG는 한국어 기초어휘에 대한 개념지식을 구축하는 데 기본이 될 뿐만 아니라, 문장 분석시의 구조적 모호성과 단어 의미 모호성을 해소하는 중요한 단서를 제공할 수 있다. 이러한 의미 TAG가 실용적으로 여러 응용 시스템에서 사용되기 위해서는 광범위하고 타당한 자료를 바탕으로 하여 객관적인 방법으로 설정 되어야 한다. 국어사전의 뜻풀이말에서의 상위개념을 표제어의 상위어로 선정하는 bottom-up 방식으로 구축하였던 한국어 명사의미체계는 근본적으로 사전편찬자의 비일관적인 뜻풀이말의 기술에 따른 여러 문제점이 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 사전 뜻풀이말에서 상위개념을 수식하는 어절과 용언의 의미호응관계에서 상위개념의 의미속성을 추출하고, 이들 의미속성에 의한 명사 의미체계를 구축하여 이를 바탕으로 명사의미 TAG를 설정할 수 있도록 하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.6-13
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• 2009

본 연구에서는 인간언어공학에서의 활용을 위해 세종전자사전의 의미부류와 KorLexNoun 1.5의 상위노드 간의 사상을 목표로 전문가의 수작업에 의한 세밀한 사상 방법론(fine-grained mapping method)을 제안한다. 또한 이질적인 두 이종 자원 간의 사상에 있어 각 의미체계의 이질성으로 인해 발생하는 여러 가지 문제점을 살펴보고, 그 해결방안을 제안한다. 본 연구는 세종의미부류체계가 밝히고자 했던 한국어의 의미구조와, Prinston WordNet을 참조로 하여 KorLexNoun에 여전히 영향을 미치고 있는 영어 의미구조를 비교함으로써 공통점과 차이점을 파악할 수 있고, 이를 바탕으로 언어 독립적인 개념체계를 구축하는 데 기여할 수 있다. 또한 향후 KorLex의 용언에 기술되어 있는 문형정보와 세종 전자사전의 용언의 격틀 정보를 통합 구축하여 구문분석에서 이용할 때, 세종 의미부류와 KorLexNoun의 상위노드를 통합 구축함으로써 논항의 일반화된 선택제약규칙의 기술에서 이용될 수 있다. 본 연구에서 제안된 사상방법론은 향후 이종 자원의 자동 사상 연구에서도 크게 기여할 것이다. 아울러 두 이종 자원의 사상을 통해 두 의미체계가 지닌 장점을 극대화하고, 동시에 단점을 상호 보완하여 보다 완전한 언어자원으로써 구문분석이나 의미분석에서 이용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.355-358
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• 2002

세계는 지식정보의 창출 및 활용정도가 국가경쟁력을 좌우하는 지식기반사회로 급격히 전환하고 있다. 이러한 상황에서 주요 지식정보의 집중적인 디지털화를 통해서 국가 지식정보 공유체계를 구축하는 것이 무엇보다 시급한 상황이다. 특히 급격하게 성장하고 있는 디지털 콘텐츠 분야의 체계적인 정보화 사업은 관련 분야의 선진국과 경쟁하기 위해서 절실하게 요구된다. 본 논문은 게임산업에 대한 체계적인 정보화를 추진하기 위해서 의미를 기반으로 한 게임전문용어전자사전 구축을 위한 연구 결과를 소개한다. 의미를 기반으로 한 게임전문용어전자사전 구축하기 위해서 다양한 형태의 게임 관련 자료를 통해서 망뭉치를 추출하였다. 추출한 망뭉치로부터 빈도수 등을 이용해서 중요한 의미를 갖는 표제어를 추출하였으며, 추출한 표제어를 이용해서 게임전문용어 시소러스를 구축하였다. 또한 웹 기반으로 게임전문용어전자사전을 구축하기 위해서 SDML 을 이용하여 전문용어를 표기했으며 다양한 검색 기능을 추가해서 게임전문용어전자사전의 프로토타입 시스템을 구축하였다.

• Journal of IKEEE
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• v.13 no.2
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• pp.241-247
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• 2009

This paper suggests the expansion methods of semantic dictionary, taking Korean semantic features account. These methods will be used to extract a practical topic word in the automatic summarization. The first is the method which is constructed the synonym dictionary for improving the performance of semantic-marker analysis. The second is the method which is extracted the probabilistic information from the subcategorization dictionary for resolving the syntactic and semantic ambiguity. The third is the method which is predicted the subcategorization patterns of the unregistered predicate, for the resolution of an affix-derived predicate.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.12
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.541-543
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• 2005

백과사전에서 정답을 찾기 위해 문장의 구조를 분석하는데 한국어 백과사전은 표제어에 대한 정보를 문장에서 생략한다. 그러나 표제어는 문장에서 주어나 목적어 역할을 하기 때문에 생략된 정보를 복원하지 못 하면 질의에 대한 정답을 제시할 수 없다. 생략된 표제어에 대한 정보를 복원하기 위해서 본 연구에서는 표제어의 의미범주 정보, 격틀, Maximum Entropy 모델을 이용하여 표제어 주어, 표제어 목적어 복원, 미복원 3가지로 인식한다. 표제어 의미범주는 의미 범주에 대해 일정 수준의 복원 성향을 보일 경우 Maximum Entropy 정보를 창조하였고 격틀을 이용하여 복원 여부를 결정한다. 만약 표제어의 의미범주 정보, 격틀을 이용하여도 복원 여부를 결정하지 못할 경우에는 Maximum Entropy 모델에 기반한 통계 기법을 적용하여 복원 여부를 결정한다. 그리고 각각 방법의 단점을 보완하기 위해서 규칙에 해당하는 표제어 의미범주 정보와 격틀 정보에는 통계 모델인 ME 모델을 보완하여 사용한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.3-6
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• 2008

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.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.12
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• pp.1376-1384
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• 2016

Computers require analytic and processing capability for all possibilities of human expression in order to process sentences like human beings. Linguistic information processing thus forms the initial basis. When analyzing a sentence syntactically, it is necessary to divide the sentence into components, find obligatory arguments focusing on predicates, identify the sentence core, and understand semantic relations between the arguments and predicates. In this study, the method applied a case frame dictionary based on The Korean Standard Dictionary of The National Institute of the Korean Language; in addition, we used a CRF Model that constructed subcategorization of predicates as featured in Korean Lexical Semantic Network (UWordMap) for semantic role labeling. Automatically tagged semantic roles based on the CRF model, which established the information of words, predicates, the case-frame dictionary and hypernyms of words as features, were used. This method demonstrated higher performance in comparison with the existing method, with accuracy rate of 83.13% as compared to 81.2%, respectively.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2000.08a
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• pp.11-14
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• 2000

사전에서 정의는 의미전달 및 이해를 도모하는 핵심부로, 피정의항의 언어적 성격에 따라, 사전의 성격에 따라 다양하다. 전문용어사전의 체계적이고 일관성 있는 정의 구조는 이용자의 이해를 도울 뿐만 아니라 시소러스 및 전자사전의 구축을 용이하게 한다. 본 연구에서는 전문용어사전의 정의 구조를 분석하여 정의 구조의 체계화를 도모할 수 있는 방안을 제안한다.