• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.2
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• pp.111-118
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• 2015

Entity linking is to link entity's name mentions occurring in text to corresponding entities within knowledge bases. Since the same entity mention may refer to different entities according to their context, entity linking needs to deal with entity disambiguation. Most recent works on entity disambiguation focus on semantic relatedness between entities and attempt to integrate semantic relatedness with entity prior probabilities and term co-occurrence. To the best of my knowledge, however, it is hard to find studies that analyze and present the pure effects of semantic relatedness on entity disambiguation. From the experimentation on Korean Wikipedia data set, this article empirically evaluates entity disambiguation approaches using semantic relatedness in terms of the following aspects: (1) the difference among semantic relatedness measures such as NGD, PMI, Jaccard, Dice, Simpson, (2) the influence of ambiguities in co-occurring entity mentions' set, and (3) the difference between individual and collective disambiguation approaches.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2005.10a
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• pp.159-166
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• 2005

자연언어처리의 목적은 컴퓨터가 자연어를 이해할 수 있도록 하여, 인간에게 다양한 정보를 정확하고 빠르게 전달할 수 있도록 하고자 하는 것이다. 이를 위해서는 언어의 의미를 정확히 파악하여야 하는데, 어휘 의미 중의성 해소가 필수적인 기술이다. 본 연구에서는 평균 상호정보량에 기반한 동음이의어 의미 중의성 해소 기술을 소개한다. 사전 뜻풀이를 이용하는 기존 연구들은 어휘들간의 정확한 매칭에 의존하기 때문에 자료부족 현상이 심각하였다. 그러나, 본 연구에서는 어휘들간의 연관계수인 상호정보량을 이용함으로써 이 문제를 완화시켰다. 또한, 상호정보량을 가지는 어휘 쌍의 비율, 의미 별 빈도 정보와 뜻풀이의 길이를 가중치로 반영하였다. 본 시스템의 평가를 위해 질의응답 평가셋의 500여 개의 질의와 정답단락을 대상으로 동음이의어 의미 중의성 해소 평가셋을 구축하였다. 평가셋에 기반하여 두 가지 유형의 실험을 수행하였다. 실험 결과는 평균 상호정보량만을 이용하였을 때 62.04%의 정확률을 보였고, 가중치를 활용하였을 때 83.42%의 정확률을 보였다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.27 no.1
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• pp.43-60
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• 2016

Recently, Unsupervised Word Sense Disambiguation research has focused on Graph based disambiguation. Graph-based disambiguation has built a semantic graph based on words collocated in context or sentence. However, building such a graph over all ambiguous word lead to unnecessary addition of edges and nodes (and hence increasing the error). In contrast, our work uses Word2Vec to consider the most similar words to an ambiguous word in the context or sentences, to rebuild a graph of the matched words. As a result, we show a higher F1-Measure value than the previous methods by using Word2Vec.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.40-44
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• 2012

어휘가 갖는 의미적 중의성은 자연어의 특성 중 하나로 자연어 처리의 정확도를 떨어트리는 요인으로, 이러한 중의성을 해소하기 위해 언어적 규칙과 다양한 기계 학습 모델을 이용한 연구가 지속되고 있다. 의미적 중의성을 가지고 있는 동형이의어의 의미분별을 위해서는 주변 문맥이 가장 중요한 자질이 되며, 자질 정보를 추출하기 위해 사용하는 문맥 창의 크기는 중의성 해소의 성능과 밀접한 연관이 있어 신중히 결정되어야 한다. 본 논문에서는 의미분별과정에 필요한 문맥을 가변적인 크기로 사용하는 가변길이 윈도우 방식을 제안한다. 세종코퍼스의 형태의미분석 말뭉치로 학습하여 12단어 32,735문장에 대해 실험한 결과 용언의 경우 평균 정확도 92.2%로 윈도우를 고정적으로 사용한 경우에 비해 향상된 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2009.05a
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• pp.208-211
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• 2009

본 논문은 구글(Google), 워드넷(WordNet)과 같이 공개된 웹 자원과 리소스를 이용한 비교사학습(Unsupervised learning) 방법을 제안하여 단어 의미의 중의성 문제를 해결하고자 한다. 구글 검색 API를 이용하여 단어의 확장된 근접 문맥정보를 추출하고, 워드넷의 계층체계와 synset을 이용하여 단어 의미 구분정보를 자동 추출한 후, 추출된 정보 간 유사도 계산을 통해 중의성을 갖는 단어의 의미를 결정한다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.38 no.4
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• pp.444-450
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• 2014

Most researches on word sense disambiguation have used static sized context regardless of sentence patterns. This paper proposes to use dynamic sized context considering sentence patterns and distance between words for word sense disambiguation. We evaluated our system 12 words in 32,735sentences with Sejong POS and sense tagged corpus, and dynamic sized context showed 92.2% average accuracy for predicates, which is better than accuracy of static sized context.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.272-275
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• 2019

단어 중의성 해소 방법은 지식 정보를 활용하여 문제를 해결하는 지식 기반 방법과 각종 기계학습 모델을 이용하여 문제를 해결하는 지도학습 방법이 있다. 지도학습 방법은 높은 성능을 보이지만 대량의 정제된 학습 데이터가 필요하다. 반대로 지식 기반 방법은 대량의 정제된 학습데이터는 필요없지만 높은 성능을 기대할수 없다. 최근에는 이러한 문제를 보완하기 위해 지식내에 있는 정보와 정제된 학습데이터를 기계학습 모델에 학습하여 단어 중의성 해소 방법을 해결하고 있다. 가장 많이 활용하고 있는 지식 정보는 상위어(Hypernym)와 하위어(Hyponym), 동의어(Synonym)가 가지는 의미설명(Gloss)정보이다. 이 정보의 표상을 기존의 문장의 표상과 같이 활용하여 중의성 단어가 가지는 의미를 파악한다. 하지만 정확한 문장의 표상을 얻기 위해서는 단어의 표상을 잘 만들어줘야 하는데 기존의 방법론들은 모두 문장내의 문맥정보만을 파악하여 표현하였기 때문에 정확한 의미를 반영하는데 한계가 있었다. 본 논문에서는 의미정보와 문맥정보를 담은 단어의 표상정보를 만들기 위해 구문정보, 의미관계 그래프정보를 GCN(Graph Convolutional Network)를 활용하여 임베딩을 표현하였고, 기존의 모델에 반영하여 문맥정보만을 활용한 단어 표상보다 높은 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.81-84
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• 2015

자연어 문서에 출현하는 단어에는 중의적 단어가 있으며, 이 단어에서 발생되는 의미 모호성은 대개 그 문맥에 따라 해소된다. 의미 모호성 해소 연구 중, 한국어 단어 공간 모델 방법은 의미 태그 부착 말뭉치를 이용하여 단어의 문맥 정보를 구축하고 이를 이용하여 모호성을 해결하는 연구로서 비교적 좋은 성능을 보였다. 본 연구에서는 Word2Vec를 이용하여 기존 연구인 한국어 단어 공간 모델의 단어 벡터를 효과적으로 축소할 수 있는 방법을 제안한다. 세종 형태 의미 분석 말뭉치로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존 성능인 93.99%와 유사한 93.32%의 정확률을 보이면서도 약 7.6배의 속도 향상이 있었다.

• 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.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.1 no.1
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• pp.31-42
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• 2012

In order to process the suffix derived nouns of Korean, most of Korean processing systems have been registering the suffix derived nouns in dictionary. However, this approach is limited because the suffix is very high productive. Therefore, it is necessary to analyze semantically the unregistered suffix derived nouns. In this paper, we propose a method to disambiguate homograph suffixes using Korean lexical semantic network(U-WIN) for the purpose of semantic analysis of the suffix derived nouns. 33,104 suffix derived nouns including the homograph suffixes in the morphological and semantic tagged Sejong Corpus were used for experiments. For the experiments first of all we semantically tagged the homograph suffixes and extracted root of the suffix derived nouns and mapped the root to nodes in the U-WIN. And we assigned the distance weight to the nodes in U-WIN that could combine with each homograph suffix and we used the distance weight for disambiguating the homograph suffixes. The experiments for 35 homograph suffixes occurred in the Sejong corpus among 49 homograph suffixes in a Korean dictionary result in 91.01% accuracy.