• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2002.05a
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• pp.21-27
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• 2002

본 논문은 문장 안에서 의미 중의성을 갖는 단어가 출현했을 때 그 단어가 어떤 의미로 사용되고 있는지 판별해 주는 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해서 먼저 중의적 의미를 가지는 단어의 각 의미 (sense) 마다에 대하여 이 의미를 나타내는 주요단어 즉 종자단어와 연관성이 있는 단어들로 벡터를 구성하여 이 의미를 나타내고자 한다. 종자단어와 말뭉치의 문장을 통하여 연결된 경로를 가진 단어는 이 종자단어에 해당하는 의미를 나타내는 데 기여하는 정보로 본 것이다. 경로는 동일 문장에서 나타나는 두 단어 사이는 링크가 있다고 보고 이러한 링크를 통하여 이루어 질 수 있는 연결 관계를 나타낸다. 이 기법의 장점은 데이터 부족으로 야기되는 문제를 경감시킬 수 있다는 점이다. 실험을 위해 Hantec 품사 부착된 말뭉치를 이용하여 의미정보벡터를 구축하였으며 ETRI 품사 부착된 말뭉치에서 중의적 단어가 포함된 문장을 추출하여 실시하였다. 실험 결과 기존의 방법보다 나은 성능을 보임이 밝혀졌다.

• The Journal of Bigdata
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• v.5 no.1
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• pp.197-208
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• 2020

Lexical ambiguity means that a word can be interpreted as two or more meanings, such as homonym and polysemy, and there are many cases of word sense ambiguation in words expressing emotions. In terms of projecting human psychology, these words convey specific and rich contexts, resulting in lexical ambiguity. In this study, we propose an emotional classification model that disambiguate word sense using bidirectional LSTM. It is based on the assumption that if the information of the surrounding context is fully reflected, the problem of lexical ambiguity can be solved and the emotions that the sentence wants to express can be expressed as one. Bidirectional LSTM is an algorithm that is frequently used in the field of natural language processing research requiring contextual information and is also intended to be used in this study to learn context. GloVe embedding is used as the embedding layer of this research model, and the performance of this model was verified compared to the model applied with LSTM and RNN algorithms. Such a framework could contribute to various fields, including marketing, which could connect the emotions of SNS users to their desire for consumption.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.3
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• pp.363-370
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• 2009

In order to populate ontology, this paper presents a generalization method of ontology instances, extracted from texts and web pages, by using unsupervised learning techniques for word sense disambiguation, which uses open APIs and lexical resources such as Google and WordNet. According to the experimental results, our method achieved a 15.8% improvement over the previous research.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.179-181
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• 2000

한국어의 통사적, 의미적 중의성 해결을 위해 하위범주화 사전을 구축하였다. 용언에 따라 제한될 수 있는 문형 패턴과 의미역(semantic roles) 정보의 표준을 정하여 이를 부가하였고 구축한 하위범주화 사전이 명사에 대한 의미를 갖고 있는 계층 시소러스 의미사전과 연동하도록 용언과 명사와의 의미적 연어 관계에 따라 의미마커를 부여했다. 논문에서 구현된 하위범주화 사전이 구문과 어휘의 중의성을 어느 정도 해소하는지 확인하기 위해 반자동적으로 의미 태깅(Sense Tagging)된 말뭉치와 구문분석된 말뭉치를 통해 검증 작업을 수행했다. 이 과정에서 자동으로 하위범주 패턴에 대한 빈도 정보나, 연어정보, 각 의미역과 용언의 통계적 공기 정보 등을 추출하여 하위범주화사전에 추가시켰다. 또한 여기서 얻은 정보를 기준으로 하위범주화 사전을 자동으로 확장하는 알고리즘을 적용하여 확장시켰다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.15-19
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• 1998

기계 번역 시스템에서 품사 태거의 오류는 전체번역 정확률에 결정적인 영향을 미친다. 따라서 어휘 단계의 정보만으로는 중의성 해소가 불가능한 단어에 대해서는 중의성 해소에 충분한 정보를 얻을 수 있는 구문 분석이나 의미 분석 단계까지 완전한 중의성 해소를 유보하는 N-best 품사 태거가 요구된다. 또한 N-best 품사 태거는 단어에 할당되는 평균 품사 개수를 최소화함으로써 상위 단계의 부하를 줄이는 본연의 역할을 수행하여야 한다. 본 논문은 통계 기반 품사 태깅 방법을 이용하여 N-best 후보를 선정하고, 선정된 N-best 후보에 언어 규칙을 적용하여 중의성을 감소시키거나 오류를 보정하는 혼합형 N-best 품사 태깅 방법을 제안한다 제안된 N-best 품사 태거는 6만여 단어의 영어 코퍼스에서 실험한 결과, 단어 당 평균 1.09개의 품사를 할당할 때 0.43%의 오류율을 보인다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.24 no.1 s.63
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• pp.321-342
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• 2007

This study presents an effective word sense disambiguation model that does not require manual sense tagging Process by automatically tagging the right sense using a machine-readable and the collocation co-occurrence-based methods. The dictionary information-based method that applied multiple feature selection showed the tagging accuracy of 70.06%, and the collocation co-occurrence-based method 56.33%. The sense classifier using the dictionary information-based tagging method showed the classification accuracy of 68.11%, and that using the collocation co-occurrence-based tagging method 62.09% The combined 1a99ing method applying data fusion technique achieved a greater performance of 76.09% resulting in the classification accuracy of 76.16%.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.17 no.4
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• pp.303-321
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• 2006

According to Harris'(1966) distributional hypothesis, understanding the meaning of a word is thought to be dependent on its context. Under this hypothesis about human language ability, this paper proposes a computational model for native speaker's language processing mechanism concerning word sense disambiguation, based on two sets of experiments. Among the three computational models discussed in this paper, namely, the logic model, the probabilistic model, and the probabilistic inference model, the experiment shows that the logic model is first applied fer semantic disambiguation of the key word. Nexr, if the logic model fails to apply, then the probabilistic model becomes most relevant. The three models were also compared with the test results in terms of Pearson correlation coefficient value. It turns out that the logic model best explains the human decision behaviour on the ambiguous words, and the probabilistic inference model tomes next. The experiment consists of two pans; one involves 30 sentences extracted from 1 million graphic-word corpus, and the result shows the agreement rate anong native speakers is at 98% in terms of word sense disambiguation. The other pm of the experiment, which was designed to exclude the logic model effect, is composed of 50 cleft sentences.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.943-948
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• 2007

진료 기록 문서(CDA)가 의사들에 의해 작성되기 때문에 많은 전문용어, 약어, 숫자, 기호 등을 포함하고 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 문서 내에서 여러 의미로 해석될 수 있는 약어, 중의어 등의 단어 모호성을 해소하고자 의미적 등가 부류를 이용하여 모호성을 해소하였다. 특히 의료문서가 많은 비율의 숫자, 기호를 사용하고 있고 문서 내에서 많은 의미적 유의성을 포함하고 있기 때문에 이들을 불용어로 처리하지 않고 의미적 등가 부류에 포함시킴으로써 진료문서 특성을 반영하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2006.06a
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• pp.61-65
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• 2006

본 연구는 한국어 어휘중의성 해결과정에 관련된 대뇌활동을 살펴보기 위하여 MEG(magnetoencephalography)를 이용한 실험을 실시하였다. 일차적으로 기존의 중의성 관련 fMRI 실험 결과들이 MEG를 이용한 신호원 국소화 결과와 유사한 패턴을 보이는지 확인하였고, 본 실험의 주요 목적인 중의성 관련 처리과정에 기저하는 하위 처리과정이 어떠한 기능적 처리 요소들로 분해될 수 있는 지에 대해서도 시간 해상도가 높은 MEG의 특성을 이용하여 관찰하였다. 분석 결과, 한국어 중의어 해소과정의 하위처리 과정은 어휘의미 접속이라는 기본적인 과정 비에, 이들의 의미분지를 유발하는 단서의 유무가 그 활성화 영역의 시간적인 패턴과 중의성 해결을 위한 지속시간에 영향을 미치는 것으로 확인되었다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.261-266
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• 2000

글을 이해하기 위해서는 어휘와 어휘간의 연결 및 전체 구조를 아는 것이 필요하다. 이는 비단 한국어뿐만 아니라 영어나 기타 다른 외국어에서도 마찬가지일 것이다. 본고는 두 가지를 고찰하기 위해 진행되었는데 우선 외국어로서 영어를 처리하는데 발생하는 구문적 중의성을 해결하는데 Garden Path Sentence(GPS), Late Closure(LC), PP의 세 문형에 따라 어떻게 해결하는지 알아보기 위한 것이다. 그리고 각 문형의 중의적 어절에서의 반응과 애매성 해소 어절에서의 반응에 따라 sysntactic module이 작용하는 것인지 알아보고자 한다. 예를 들어 "The boat floated down the streams sank"란 Garden Path 문장이 제시된 경우에 독자는 "sank"란 어휘가 제시되기 전까지 "floated"를 동사로 생각하게 되나 다음에 본동사인 "sank"가 제시될 경우 문장의 해석에 혼란을 갖게 될 것이다. 예문에서 "floated"가 문장에서 어떤 역할을 하는지 결정하는 것은 "sank"를 보고서야 가능하다. 이런 구문적 중의성을 해결하는 방식을 알아보기 위해 어절 단위로 제시된 자극을 읽는 자기 조절 읽기 과제(self-paced reading task)를 사용하였다. 각 어절을 읽는데 걸리는 시간을 측정한 실험 결과 GPS, PP, LC 모두 중의성을 지닌 영역이 중의성을 해소한 후와 각각 유형적으로 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 다만 GPS, CGPS, PP와 CPP는 어절 후반으로 갈수록 반응시간이 짧아졌다. 이는 우리나라 사람의 경우 외국어인 영어의 구문 중의성 해소는 구문 분석 단원(syntactic module)에 의한 자동적 처리라기보다 의미를 고려해 가면서 문법지식을 이용해 추론을 통한 구문 분석이라 할 수 있다.에 의한 자동적 처리라기보다 의미를 고려해 가면서 문법지식을 이용해 추론을 통한 구문 분석이라 할 수 있다.많았다(P<0.05).조군인 Group 1에서보다 높은 수준으로 발현되었다. 하지만 $12.5{\;}\mu\textrm{g}/ml$의 T. denticola sonicated 추출물로 전처리한 Group 3에서는 IL-2와 IL-4의 수준이 유의성있게 억제되어 발현되었다 (p < 0.05). 이러한 결과를 통하여 T. denticola에서 추출된 면역억제 단백질이 Th1과 Th2의 cytokine 분비 기능을 억제하는 것으로 확인 되었으며 이 기전이 감염 근관에서 발견되는 T. denticola의 치수 및 치근단 질환에 대한 병인기전과 관련이 있는 것으로 사료된다.을 보였다. 본 실험 결과, $Depulpin^{\circledR}은{\;}Tempcanal^{\circledR}와{\;}Vitapex^{\circledR}$에 비해 높은 세포 독성을 보여주공 있으나, 좀 더 많은 임상적 검증이 필요할 것으로 사료된다.중요한 역할을 하는 것으로 추론할 수 있다.근관벽을 처리하는 것이 필요하다고 사료된다.크기에 의존하며, 또한 이러한 영향은 $(Ti_{1-x}AI_{x})N$ 피막에 존재하는 AI의 함량이 높고, 초기에 증착된 막의 업자 크기가 작을 수록 클 것으로 여겨진다. 그리고 환경의 의미의 차이에 따라 경관의 미학적 평가가 달라진 것으로 나타났다.corner$적 의도에 의한 경관구성의 일면을 확인할수 있지만 엄밀히 생각하여 보면 이러한 예의 경우도 최락의 총체적인 외형은 마찬가지로 $\ulcorner$순응$\lrcorner$의 범위를 벗어나지 않는다. 그렇기 때문에도 $\ulcorner$순응$\lrcorner$과 $\ulcorner$표현$\lrcorner$의 성격과 형태를 외형상으로 더욱이 공간상에서는 뚜렷하게 경계