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Studies on the Alkaloidal Components of the Fruits of Lycium chinense

  • Han, Byung-Hoon;Park, Jeong-Hill;Park, Myung-Hwan;Han, Yong-Nam
    • Archives of Pharmacal Research
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    • 제8권4호
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    • pp.249-252
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    • 1985
  • $N_{9}$-Formylharman, 1-carbomethoxy-$\beta$-carboline and perlolyrine with an unidentified alkaloid ($C_{10}H_{13}NO_{2}$, $M^{+}$ 179.094) have been isolated from the fruits of Lycium chinense Miller (Solanaceae) and characterized on the basis of chemical and physical evidence.

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용언의 구문관계를 이용한 명사 분류 (Clustering Noun Using Syntactic Relations)

  • 김현진;박세영;장명길;박재득;박동인
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.111-115
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    • 1997
  • 자연언어를 처리하는 응용시스템에서는 의미적으로 유사한 집합으로 분류된 단어들을 이용하는 것이 필요하다. 특히 한국어에서는 명사마다 함께 쓰이는 용언들이 제한되어 있다. 이 논문에서는 문장에서 용언과 명사의 구문 관계로 추출되는 정보를 이용하여 명사를 분류하는 방법을 제시한다. 또한 실제 코퍼스에서 추출된 명사들을 중심으로 의미적 집합으로 묶는 작업을 하고, 각 의미군마다 특징적인 구문 정보를 적용하여 자동 명사 추출에서 나타나는 모호성 해소에도 이용하였다. 용언의 구문관계 추출은 기존 연구된 용언 하위 분류 연구를 이용하였고, 코퍼스를 통해 얻은 명사와 용언을 이용하여 수정 및 보완하였다. 실험 코퍼스는 1만 문장 가량의 구문 구조가 부착된 코퍼스(Tree Tagged Corpus)를 이용하였다.

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구문구조부착 말뭉치를 이용한 술어의 하위범주화 정보 구축 (The Construction of Predicate Subcategorization Using Tree Tagged Corpus)

  • 류법모;장명길;박수준;박재득;박동인
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.116-121
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    • 1997
  • 한국어 문장에서 술어의 역할이 매우 중요하기 때문에 술어의 하위범주화 정보는 한국어 분석 및 생성에서 필수적이다. 그러나 기존의 한국어 술어의 하위범주화 사전은 전문가의 사전지식이나 직관에 의존하여 만들어졌기 때문에 주관적이고 오류의 가능성이 높으며 많은 수작업이 필요했다. 또 영역에 독립적인 하위범주화 정보를 구축하는 작업은 매우 어렵기 때문에 응용영역에 맞는 하위범주화 정보를 쉽게 구축하는 방법이 요구되었다. 본 논문에서는 구문구조부착 말뭉치를 이용하여 전문가의 제한된 개입만으로 통계정보와 명사의 의미정보를 포함하는 술어의 하위범주화 정보 구축 방법을 제안한다.

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효율적인 색인을 위한 복합 명사의 분해 (Breaking Compound Nouns for Better Indexing)

  • 박수준;이현아;장명길;박재득;박동인
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.42-48
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    • 1996
  • 정보검색에서의 효율적인 복합명사의 분석은 정확도와 재현율의 향상을 통해 색인의 질을 높여준다. 복합명사의 분석은 많은 노력이 요구되는 작업이다. 본 논문은 간단한 분해규칙을 이용하여 복합명사의 의미해석을 대신하였다. 실험을 위해 동아일보 사설을 대상으로 복합명사를 추출하고 이를 도출된 분해규칙을 이용하여 분해하였다. 실험을 통해 평균 96.2%의 분해 성공률을 보였다.

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