Annual Conference on Human and Language Technology
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1999.10e
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pp.79-84
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1999
본 연구에서는 문서분류시스템에서 자질의 표현으로 전문분야사전을 이용한 분야정보와 개체정보추출을 통한 개체정보를 이용한다. 또한 지식정보를 보완하기 위해 통계적인 방법으로 범주 전문용어를 인식하여 자질로 표현하는 방법을 제안한다. 문서에 나타난 용어들이 어떤 특정 전문분야에 속하는 용어들이 많이 나타나는 경우 그 문서는 용어들이 속한 분야의 문서일 가능성이 높다. 또한, 정보추출을 통해 용어가 어떠한 개체를 나타내는지를 인식하여 문서를 표현함으로써 문서가 내포하는 의미를 보다 잘 반영할 수 있게 된다. 분야정보나 개체정보를 알 수 없는 용어에 대해서는 학습문서로부터 전문분야를 자동 인식함으로써 문서표현의 지식정보를 보완한다. 전문분야, 개체정보 및 범주전문용어에 기반해서 표현된 문서의 자질에 대해서 지지벡터기계 학습에 기반한 문서분류기틀 이용하여 각 범주에 대해 이진분류를 하였다. 제안된 문서자질표현은 용어기반의 자질표현에 비해 좋은 성능을 보이고 있다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2009.10a
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pp.87-91
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2009
전문용어의 수가 급증하면서 전문용어를 자동으로 인식하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 전문용어를 인식하기 위해서 전문용어의 범위를 정한 뒤 그 전문용어의 분야를 선택해야 한다. 본 논문에서는 생물/의학 사전정보와 CRF(Conditional Random Fields) 기계학습 기법을 사용하여 연구를 진행한다. 기계학습을 위한 자질로 품사, 접사, 대소문자, 숫자, 특수문자, 단서어휘 등을 사용한다. 특히 단서어휘와 사전정보를 중요한 요소로 생각하여, 3가지 방법으로 나누어 실험한다. 총 분야의 개수는 7개이며, 각 분야별로 정확률, 재현율, F-measure를 측정한다. 경계인식은 83.92%의 정확률, 96.42%의 재현율, 89.73의 F-measure가 결과로 나타났고, 분야분류는 79.29%의 정확률, 91.06%의 재현율, 84.77%의 F-measure가 결과로 나타났다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2009.05a
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pp.94-98
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2009
To narrow gap of information level and clarify a sense of term between various fields of industry is very important. In this point, these actions including generating, managing and sharing standard terminology are needed and management system for standard terminology is necessary. Nowadays, many research fields and many researchers have studied terminology standardization and tried to share these terminologies with other fields or researchers. But there are little systems which collect terminologies, keep the tracks of changes in terminology standardization, give workplace to specialists and service standard terminology to public. In this research, we propose management system which support a series of processing from registering terminologies to opening standard terminology to public.
Kim, Jae-Ho;Ryu, Pum-Mo;Shin, Hyo-Shik;Lee, Sang-Seok;Choi, Key-Sun
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2005.05a
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pp.158-162
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2005
지식의 확산과 대중화로 인하여 동일한 개념에 대한 검증되지 않은 용어들이 난립하고 있다. 종전에는 해당 학 회의용어심의위원회, 혹은 전문가 그룹의 합의를 통해서 출판된 전문용어집이 권위를 가지고 전문용어의 사용을 통제하였었다. 그러나 이제는 기존 전문용어집에 수록되지 않은 새로운 개념을 위한신조어의 생성에 있어서 사용자의 자의적인 해석이 빈번해져서 사회적 합의에 도달하지 못한 새로운 전문용어들이 경쟁적으로 사용되는 추세이다. 이러한 현실에 직면하여 국내외적으로 전문용어의 정비 및 표준화 사업은 언어 및 학문 분야의 경계를 넘어 총체적으로 전략적 접근을 시도하고 있다. 이에 본 연구에서는 7가지의 전문용어 표준화 지침을 수립하고, 그에 따라 ISO 2382의 4030개 정보기술용어를 표준화하고자 한다.
Ontology defines the terms used in a specific domain and the relationships between them and represents them as hierarchical taxonomy. The present paper proposes a semi-automatic domain-specific ontology construction method based on terminology Processing. For this purpose, it presents an algorithm to extract terminology according to the noun/suffix pattern of terminology in domain texts and find their hierarchical structure. The experiment was carried out using pharmacy-related documents. As singleton terminology with noun/suffix were identified, the average accuracy was 92.57%. In case of multi-word terminology, the average accuracy was 66.64%. The constructed ontology forms natural semantic clusters with based on suffices and semantic information, so can be utilized in approaches to specific knowledge such as information look-up or as the base of inference to improve searching abilities.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2005.10a
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pp.167-172
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2005
지금까지 자연언어처리에서의 품사태깅(parts-of-speech tagging) 기술에 대한 연구는 활발히 진행된 반면, 전문용어에 대한 처리 기술은 미비한 점이 많았다. 전문용어에 관련된 연구는 대부분 구축, 표준화, 추출 등에 대한 연구가 많았으나 전문용어 태그 설정과 태깅 기술 연구는 부족한 상황이다. 본 논문에서는 전문용어 태그를 (분야정보: 아이디) 순으로 설정하고 백과사전의 분류 체계를 이용하여 어떤 특정 분야 문서의 전문용어를 자동으로 태깅하는 시스템을 구축하였다. 전문용어 태깅 시스템은 형태소분석기를 사용하지 알고 문맥의 규칙과 조사 어미사전을 이용해 자동으로 태깅을 하게 된다. 이 시스템의 정확률 측정을 위한 정답말뭉치는 웹 상에 공개되어 있는 백과사전 html문서를 이용하였다. 우선 백과사전에 나와있는 용어는 전문용어라고 가정한다. 하나의 문서에는 '용어', '요약', '본문', '이미지', '분류', '참조항목' 등의 정보들이 있다. 이 중 '본문'에는 그 용어에 대한 자세한 설명이 있는데 특정 단어에는 태그로 백과사전 내에 있는 단어를 찾아 볼 수 있게 링크 되어있다. 이 정보를 이용해 태그로 되어있는 것을 설정한 태그로 바꾸고 단계별로 확장 태깅을 해서 정답말뭉치를 만든다. 태깅 시스템과 정답말뭉치를 비교해 정확률을 계산해서 시스템의 성능을 측정하였다.
It is necessary to collect, manage and standardize defense and technology terminologies which are used by defense-related agencies in the field of national defense science and technology. The standardization of terminology dictionary can eliminate confusion about terminology and increase accessibility for the terminology by offline and online services. This study focuses on building national defense science and technology terminologies, publishing dictionary including them, and improving information analysis in defense area. as well as take advantage of offline and online services for easy accessibility for the terminology. Based on the results of this study, the terminology data will be used as follows; 1) Defence science and technology terminology databases and its publication. 2) Information analysis in military fields. 3) Multilingual information analysis translated terms in the thesauri. 4) Verification on the consistency of information processing. 5) Language resources for terminology extraction.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2010.10a
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pp.191-193
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2010
전문용어는 특정 분야의 문서들에서 그 분야 특징을 반영하는 용어를 지칭하는 말로 최근 이러한 전문용어를 자동으로 인식하는 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 전문용어 인식의 방법 중 규칙 기반 방법의 한 종류인 사전 기반 방법을 이용하여 전문용어를 인식한다. 사전 기반 방법의 보통 다음과 같은 문제점이 있다. 첫째 같은 의미를 가지지만 형태가 다른 전문용어의 인식이 어려우며, 둘째 정확한 경계를 인식하기 위해서는 모든 단어에 대해 사전에 존재하는 가장 긴 단어의 크기만큼 매칭을 시도해야하며, 셋째 인식된 경계가 겹칠 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 사전 매칭시 정규표현을 이용하여 첫 번째 문제를 해결하며, 트라이를 이용하여 사전을 구축하고, 매칭시 스택을 이용한 병렬구조를 사용하여 두 번째 문제를 해결하였으며, 구간트리라는 자료구조를 이용하여 세 번째 문제를 해결하였다.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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1999.08a
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pp.39-42
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1999
우리나라에서 학문분야별로 출판된 전문용어사전의 표제어 기술형식은 매우 상이하다. 이러한 특징은 여러 분야의 전문용어사전을 참조해야 하는 이용자에게 많은 불편을 초래할 뿐만 아니라 표준화된 전자사전에 대한 요구를 충족시키지도 어렵다. 본 연구에서는 전자사전 표준화의 일환인 전문용어사전의 표제어 기술형식 표준화를 위한 기초작업의 일부로서 현재까지 우리나라기서 출판된 전문 용어사전을 대상으로 표제어의 기술형식에 대하여 기술요소, 기술요소의 순서, 띄어쓰기, 다의성을 갖는 용어의 구분, 배열 등에 대하여 조사 분석하였다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.34
no.4
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pp.81-99
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2017
Technical documents are important research outputs generated by knowledge and information society. In order to properly use the technical documents properly, it is necessary to utilize advanced information processing techniques, such as summarization and information extraction. In this paper, to extract core information, we automatically extracted the terminologies and their definition based on definitional sentences patterns and the structure of technical documents. Based on this, we proposed the system to build a specialized terminology dictionary. And further we suggested the personalized services so that users can utilize the terminology dictionary in various ways as an knowledge memory. The results of this study will allow users to find up-to-date information faster and easier. In addition, providing a personalized terminology dictionary to users can maximize the value, usability, and retrieval efficiency of the dictionary.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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