• 정보과학회 논문지
• /
• 제43권6호
• /
• pp.653-661
• /
• 2016

기존의 패턴기반 트리플 생성 시스템은 distant supervision의 가정으로 인해 오류 패턴을 생성하여 트리플 생성 시스템의 성능을 저하시키는 문제점이 있다. 이 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 패턴과 프로퍼티 사이의 의미 유사도 기반의 패턴 신뢰도를 측정하여 오류 패턴을 제거하는 방법을 제안한다. 의미 유사도 측정은 비지도 학습 방법인 워드임베딩과 워드넷 기반의 어휘 의미 유사도 측정 방법을 결합하여 사용한다. 또한 한국어 패턴과 영어 프로퍼티 사이의 언어 및 어휘 불일치 문제를 해결하기 위해 정준 상관 분석과 사전 기반의 번역을 사용한다. 실험 결과에 따르면 제안한 의미 유사도 기반의 패턴 신뢰도 측정 방법이 기존의 방법보다 10% 높은 정확률의 트리플 집합을 생성하여, 트리플 생성 성능 향상을 증명하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.425-429
• /
• 1998

본 논문은 문맥에서 추출한 가중치 정보를 이용한 한국어 동사의 의미 중의성 해소 모델을 제안한다. 중의성이 있는 단어가 쓰인 문장에서 그 단어의 의미 결정에 영향을 주는 단어들로 의미 결정자 벡터를 구성하고, 사전에서 그 단어의 의미 항목에 쓰인 단어들로 의미 항목 벡터를 구성한다. 목적 단어의 의미는 두 벡터간의 유사도 계산에 의해 결정된다. 벡터간의 유사도 계산은 사전에서 추출된 공기 관계와 목적 단어가 속한 문장에서 추출한 거리와 품사정보에 기반한 가중치 정보를 이용하여 이루어진다. 4개의 한국어 동사에 대해 내부실험과 외부실험을 하였다. 내부 실험은 84%의 정확률과 baseline을 기준으로 50%의 성능향상, 외부 실험은 75%의 정확률과 baseline을 기준으로 40 %의 성능향상을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.263-266
• /
• 2019

단어 임베딩 모델 중 현재 널리 사용되는 word2vec 모델은 언어의 의미론적 유사성을 잘 반영한다고 알려져 있다. 본 논문은 word2vec 모델로 학습된 단어 벡터가 실제로 의미론적 유사성을 얼마나 잘 반영하는지 확인하는 것을 목표로 한다. 즉, 유사한 범주의 단어들이 벡터 공간상에 가까이 임베딩되는지 그리고 서로 구별되는 범주의 단어들이 뚜렷이 구분되어 임베딩되는지를 확인하는 것이다. 간단한 군집화 알고리즘을 통한 검증의 결과, 상식적인 언어 지식과 달리 특정 범주의 단어들은 임베딩된 벡터 공간에서 뚜렷이 구분되지 않음을 확인했다. 결론적으로, 단어 벡터들의 유사도가 항상 해당 단어들의 의미론적 유사도를 의미하지는 않는다. Word2vec 모델의 결과를 응용하는 향후 연구에서는 이런 한계점에 고려가 요청된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.162-166
• /
• 2020

자연어 이해는 대화 인터페이스나 정보 추출 등에 활용되는 핵심 기술 중 하나이다. 최근 딥러닝을 활용한 데이터 기반 자연어 이해 연구가 많이 이루어지고 있으며, 이러한 연구에 있어서 데이터 확장은 매우 중요한 역할을 하게 된다. 본 연구는 자연어 이해영역에서의 말뭉치 혹은 데이터 확장에 있어서, 입력으로 주어진 문장과 문법구조 및 의미가 유사한 문장을 생성하는 새로운 방법을 제시한다. 이를 위해, 우리는 GPT를 이용하여 대량의 문장을 생성하고, 문장과 문장 사이의 문법구조 및 의미 거리 계산법을 제시하여, 이를 이용해 가장 유사하지만 새로운 문장을 생성하는 방법을 취한다. 한국어 말뭉치 Weather와 영어 말뭉치 Atis, Snips, M2M-Movie M2M-Reservation을 이용하여 제안방법이 효과적임을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
• /
• pp.181-184
• /
• 2007

본 논문은 문장 분석에 의하여 의미 관계를 생성하고 의미 네트워크에 의하여 유사한 의미 관계를 고려하는 의미 중심의 웹 텍스트 검색 기법에 대하여 논의한다. 기존의 웹 텍스트 검색은 단어만을 혹은 의미 관계만을 고려한 검색이었다고 할 수 있다. 그러나 문장 분석에 의한 의미 관계의 생성과 의미 네트워크에 의한 유사한 의미 관계의 고려는 기존의 단어 중심 혹은 의미 관계 중심의 검색 한계를 넘어서 유사한 의미 관계를 고려한 좀 더 포괄적이고 계층적인 검색을 가능하게 할 것으로 생각된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
• /
• pp.385-402
• /
• 1992

용언 '같다'는 다양한 의미를 지니는데, 그 가운데 [동일]이나 [유사]를 나타내는 '같다' 구문은 '비교'의 논리가 적용되는 문장들로서 문장을 이루는 명사구의 의미 특성, 명사구 사이의 의미관계, 문장 유형등의 요소에 따라 의미 해석이 달라진다. 이 유형의 '같다' 구문은 특정 문형의 실현이 명사구들의 의미 관계에 따라 제약을 받으며, 또 실현되는 경우에도 [동일]이나 [유사]라는 [비교]의 의미를 갖지 못하고 [비유]의 의미를 나타내게 된다. 이러한 의미범주의 변화는, 특정조건하에서의 '비교'가 현실논리에서는 성립할 수 없는 반면 언어논리에서는 수용될 때 나타나는 두 논리간의 괴리를 보완하는 기제인 것으로 생각된다. 한편, [동일]이나 [유사]를 나타내는 '같다'와 [추측] 혹은 [불확실한 단정]을 나타내는 '같다'는 통사구조와 의미해석 논리에서 다른 양상을 보인다. 이들은 항상 '(-ㄴ/ㄹ) 것 같다'와 같은 구성양식을 갖는데, 그럼에도 불구하고 단문구조로 해석되는 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
• /
• pp.451-453
• /
• 2005

본 논문에서는 한국어에 있어 '에, 로'를 격표지로 하는 부사격에 대한 의미역 결정 모델에 대해 다루고 있다. 의미역 결정은 의미 분석의 핵심 과정 중 하나이고 자연언어처리에서 해결해야 할 중요한 문제이다. 본 논문은 기존 연구와 언어학 논저를 참고해서 의미역 결정에 유용한 자질들을 정리하였고 SVM을 이용하여 의미역 결정 모델을 구축하였다. 또한 기존 연구와 차별적으로 기능동사 구문의 처리와 지배소 개념의 유사도 보정 방법을 사용하여 보다 견고한 모델을 만들 수 있었다. 성능 평가 결과 개념(Concept)만을 사용한 기본 모델에 비해서 평균 $9\%$의 정확률 향상을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.273-279
• /
• 2001

시소러스는 자연언어처리의 여러 분야에서 이용 가능한 아주 유용한 정보이다. 본 논문에서는 기존의 구축된 시소러스를 기반으로 우리말 큰사전을 이용하여 한국어 명사 시소러스를 반자동으로 구축하는 과정을 소개한다. 우선 코퍼스의 고빈도어를 중심으로 사전에서 추출한 기본명사들의 각 의미에 1차로 의미번호 부착 후 그 결과를 이용하여 사전 정의문으로 각 의미별 클러스터를 구성했다. 그리고, 전단계에서 의미번호를 붙이지 못한 명사의 의미에 대하여 그 정의문과 클러스트들 간의 유사도를 계산하여 가장 유사한 의미번호를 후보로 제시하였다. 마지막으로 사전의 하이퍼링크를 사용하여 아직 의미 번호가 붙지 않는 명사의 의미에 의미번호를 부여했다. 각 단계에서는 사람의 후처리를 통해서 시소러스의 정확도를 높였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.190-193
• /
• 2017

'서치 방지 단어'는 SNS 상에서 사용자들이 작성한 문서의 검색 및 수집을 피하기 위하여 사용하는 변이형을 뜻한다. 하나의 검색 키워드가 있다면 그와 같은 대상을 나타내는 변이형이 여러 형태로 존재할 수 있으며, 이들 변이형에 대한 검색 결과를 함께 수집할 수 있다면 데이터 확보가 중요하게 작용하는 다양한 연구에 큰 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 특정 단어가 주어진 키워드로부터 의미 벡터 상의 거리가 가까울수록, 그리고 주어진 키워드와 비슷한 음성적 형태 즉 발음을 가질수록, 해당 키워드의 변이형일 가능성이 높을 것이라고 가정하였다. 이에 따라 단어 임베딩을 이용한 의미 유사도와 최소 편집 거리를 응용한 음성적 유사도를 이용하여 주어진 검색 키워드와 유사한 변이형들을 제안하고자 하였다. 그 결과 구성된 변이형 후보의 목록에는 다양한 형태의 단어들이 포함되었으며, 이들 중 다수가 실제 SNS 상에서 같은 의미로 사용되고 있음이 확인되었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
• /
• pp.190-193
• /
• 2017

'서치 방지 단어'는 SNS 상에서 사용자들이 작성한 문서의 검색 및 수집을 피하기 위하여 사용하는 변이형을 뜻한다. 하나의 검색 키워드가 있다면 그와 같은 대상을 나타내는 변이형이 여러 형태로 존재할 수 있으며, 이들 변이형에 대한 검색 결과를 함께 수집할 수 있다면 데이터 확보가 중요하게 작용하는 다양한 연구에 큰 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 특정 단어가 주어진 키워드로부터 의미 벡터 상의 거리가 가까울수록, 그리고 주어진 키워드와 비슷한 음성적 형태 즉 발음을 가질수록, 해당 키워드의 변이형일 가능성이 높을 것이라고 가정하였다. 이에 따라 단어 임베딩을 이용한 의미 유사도와 최소 편집 거리를 응용한 음성적 유사도를 이용하여 주어진 검색 키워드와 유사한 변이형들을 제안하고자 하였다. 그 결과 구성된 변이형 후보의 목록에는 다양한 형태의 단어들이 포함되었으며, 이들 중 다수가 실제 SNS 상에서 같은 의미로 사용되고 있음이 확인되었다.