This paper presents a set of methodologies for aligning hypernym-hyponym noun pairs between Korean and English, based on the EuroWordNet approach. Following the methods conducted in EuroWordNet, our approach makes extensive use of WordNet in four steps of the building process: 1) Monolingual dictionaries have been used to extract proper hypernym-hyponym noun pairs, 2) bilingual dictionary has converted the extracted pairs, 3) Word Net has been used as a backbone of alignment criteria, and 4) WordNet has been used to select the most similar pair among the candidates. The importance of this study lies not only on enriching semantic links between two languages, but also on integrating lexical resources based on a language specific and dependent structure. Our approaches are aimed at building an accurate and detailed lexical resource with proper measures rather than at fast development of generic one using NLP technique.
개념 계층은 지식을 그룹화하여 다단계로 표현하며, 이는 자료의 분류, 저장 및 검색을 효율적으로 지원해 준다. 일반적으로 도메인 전문가의 수작업을 통해 개념 계층이 생성되었으며, 이는 생성과 유지에 많은 비용이 소요되면서도 일관성 유지가 어려운 단점이 있다. 본 논문은 미리 정의된 상위어 관계를 이용하여 문자형 자료의 개념 계층을 자동으로 생성하는 방법에 대한 연구이다. 개념 계층의 자동 생성을 위해서는, 다중 의미로 사용되는 단어에서 적절한 의미를 찾아 내어 모호성을 제거해야 하며, 외부 정보를 이용하여 모호성이 제거된 단어를 그룹화하고 계층을 생성하는 작업이 필요하다. 우리는 워드넷 (WordNet)의 다중 의미에 대한 설명 및 상위어 관계를 이용하여 모호성을 제거하고 개념 계층을 생성하는 방법을 제안 한다.
본 연구에서는 단어의 의미 중의성을 해소하기 위한 방법을 제안하고 그 결과를 제시한다. 본 연구에서는 워드넷을 두가지 차원에서 활용하였는데, 하나는 사전으로서의 활용이며 다른 하나는 단어간의 개념 계층 구조를 가진 일종의 온톨로지로서 활용하였다. 이 중의성 해소 방식의 장점은 첫째 매우 단순하다는데 있다. 둘째로는 코퍼스를 활용하는 지식 기반/통계 기반 방식이 아니기 때문에 의미 태그 부착된 코퍼스의 부족으로 인한 문제가 발생하지 않는다는 것이다. 현재는 워드넷 온톨로지 중에서 개념 계층 구조, 즉 상위어-하위어 (hypernym-hyponym)의 관계만을 사용하였으나 향후 어렵지 않게 다른 관계들, 즉 유사어(synonym), 반의어(antonym), 부분어(meronym) 등의 관계를 활용하여 확장함으로써 성능의 향상을 기대할 수 있다.
텍스트 애니메이션 시스템에서는 자연언어 단어로 표현된 개체들을 한정된 수의 애니메이션 모델로 나타낸다. 그러나 자연언어 단어의 수에 비해 기존의 모델DB에 있는 모델의 수가 훨씬 적은 것이 일반적이기 때문에 해당 단어에 대응되는 애니메이션 모델이 존재하지 않는 경우가 있게 된다. 이러한 경우, 해당 단어가 가지는 의미를 최대한 보존할 수 있는 대체 모델을 찾을 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문은 애니메이션에서 캐릭터 또는 사물로 표현되어야 하는 명사에 대해, 온톨로지에서 해당 명사와 상위(hypernym), 하위(hyponym), 부분(member meronymy) 관계에 있는 다른 단어를 탐색하여 적절한 모델을 찾는 방안을 제안한다.
본 논문에서는 과학기술문서에 존재하는 기술용어와 이들 간의 연관관계를 설명하는 디스크립터를 찾아서 [subject predicate object] 형태의 트리플을 생성하는 애플리케이션을 개발할 때 발생하는 단어 의미 애매성 해소 문제를 다룬다. 기술용어가 가지고 있는 연관관계를 결정하기 위해서 워드넷의 신셋 정보를 사용하는데 이 방법은 동사를 워드넷에 매핑할 때와 상위어 관계로 전이할 때 여러 개의 의미에 매핑되는 문제점이 발생한다. 이것을 해결하기 위해서 상위어 시퀀스 클러스터링을 이용한 단어의 의미 애매성 해결 방안을 제시한다. 이 방법을 사용함으로써 워드넷 매핑과 상위어 전이 시에 발생하는 다중 매핑 문제를 동시에 해결할 수 있다.
본 논문에서는 코퍼스를 이용하여 어휘들의 상하위 관계 패턴들을 추출하는 방법을 제안한다. 기존 연구들에서는 어순 교체가 자유로운 한국어의 특성으로 인해 주로 사전의 정의문을 이용하여 어휘들의 의미관계 패턴들을 추출하는 방법을 취하고 있으나, 본 논문에서는 코퍼스를 이용하여 보다 다양한 의미관계 패턴들을 추출하여 제시하고자 한다. 이를 위해 먼저 기존의 사전들을 이용해 상하위어 쌍들의 목록을 선정하였다. 다음 이 목록의 어휘 쌍들을 포함하는 문장들을 코퍼스에서 추출한 이후, 이로부터 다시 체계적으로 패턴화 할 수 있는 문장들을 추출하여 21 가지 상하위 관계 패턴들로 일반화하였다. 21가지 패턴들을 정규식으로 표현한 뒤 각각 동일한 패턴들을 가진 문장들을 코퍼스에서 다시 추출한 결과 57%의 정확률이 측정되었다.
동형이의어는 문장에서 그와 함께 사용된 체언, 용언에 의해서 그의 의미를 확정지을 수 있다. 본 논문에서는 사전의 뜻풀이말에서 추출한 통계적 의미정보에 기반한 동형이의어 중의성 해결 시스템을 제안한다. 의미정보는 동형이의어를 포함하고 있는 사전의 뜻풀이말에서 체언(보통 명사)와 용언(형용사, 동사)을 추출하여 구성된다. 정확한 의미정보를 추출하기 위해서 사전 뜻풀이말의 유형을 두 가지로 분류하였다. 첫 번째 유형은 의미분별할 동형이의어와 표제어가 의미적으로 상-하의어 관계를 이루고 있는 경우로, 표제어의 뜻풀이말에서 동형이의어가 의미적으로 중심어이다. 이러한 상-하의어 관계는 의미계층 구조가 없는 경우에 활용할 수 있으며, 자료 부족 문제를 해결하기 위한 의미정보의 확장에 유용하다. 두 번째 유형은 동형이의어가 뜻풀이말의 중간에 사용된 경우이다. 본 논문에서 제안하는 동형이의어 중의성 해결 시스템은 체언과 용언 의미정보를 모두 고려한 모델로, 체언과 용언이 동형이의어 중의성 해결에 영향을 주는 정도(가중치)를 결정하기 위하여 9개의 동형이의어 명사를 대상으로 실험하였다. 학습에 이용된 코퍼스(사전 뜻풀이말)로 실험한 결과, 체언과 용언의 가중치가 0.9/0.1일 때 평균 96.11%의 중의성 해결 정확률이 가장 높았다. 또한 제안하는 동형이의어 중의성 해결 시스템의 일반성을 측정하기 위해, 학습되지 않은 외부 데이터 (국어 정보베이스 I과 ETRI 코퍼스 1,796 문장)로 실험한 결과 평균 80.73%의 정화률을 보였다.
In this paper, we introduce the methodology for the automatic generation of the subject field hierarchy for Intellgent Expert Management Framework using WordNet. Intelligent Expert Management Framework, which is proposed as an appropriate method to manage valuable tacit knowledge within the organization, defines the expert profile structure and proposes the efficient method to automate the process to collect and update the expert profile information based on the profile structure defined. To increase the satisfaction level of users, additional intelligent search features are defined and users can be given the list of experts in related or similar expert fields when they perform expert searches based on the expert database being built. To enable automatic profiling of the organizational experts as well as intelligent expert searches, the subject field hierarchy, upon which the expert profiles are classified and expert searches for similar fields are performed, should be predefined. In this paper, we propose the WordNet library method that first eliminates the ambiguity of the senses of nominal data values, constructs the subject field hierarchy by overlapping the hypernym of the remaining senses, and lastly adjusts the derived hierarchy to the preference of users. Based on the proposed methodology, we expect to avoid the prohibitive costs in building large subject field hierarchies when manually done as well as maintain the objectivity of the hierarchies.
한국언어정보학회 2002년도 Language, Information, and Computation Proceedings of The 16th Pacific Asia Conference
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pp.320-329
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2002
The issues in polysemy with respect to the verbs in WordNet will be discussed in this paper. The hypernymy/hyponymy structure of the multiple senses is observed when we try to build a bilingual network for Chinese and English. There are several types of polysemic patterns and a co-hypernym may have the same word form as its subordinates. Fellbaum (2000) dubbed autotroponymy that the verbs linked by mailer relation share the same verb form. However, her syntactic criteria seem not compatible to the hierarchies in WN. Either the criteria or the network should be reconducted. For most verbs in WN 1.7, polysemous relations are unlikely to extend over 3 levels of IS-A relation. Highly polysemous verbs are more complicated and may be involved in certain semantic structures. Semi-automatic sense grouping may be helpful for multimlinguital information retrieveal.
대다수의 개방영역 자연어 질의응답 시스템은 답을 선택할 수 있는 개념영역을 미리 정의하고 있기 때문에 시스템이 준비하지 못한 범주의 개념을 묻는 질의문에 대해서는 올바른 응답을 생성하지 못하거나 예외 처리 방식으로 응답을 생성해 낸다. 본 논문에서는 전형적인 범주에 속하지 않는 명사 개념에 관한 질의문에 대해 범용적으로 대응할 수 있는 개방영역 자연어 질의응답 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 상위 개념 명사구(Hypernym)에 포함되는 하위 개념의 명사구(Hyponym)들을 추출할 수 있는 일반적인 패턴들을 그 신뢰도와 함께 가지고 있다. 따라서 질의문이 임의의 명사구 개념을 요청할 때 정답의 후보들을 동적으로 생성되는 가상의 is-a 의미관계 사전으로부터 신뢰 순위로 정렬하여 추출해 낼 수가 있다. 제안하는 시스템은 "What 명사구 동사구" 형태의 질의문들 중에서 개체명 인식기나 시소러스를 이용하여 정답 후보를 손쉽게 생성할 수 있는 질의문을 배제한 실험용 질의문 집합을 이용한 실험에서 42%의 재현율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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