• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2002년도 Language, Information, and Computation Proceedings of The 16th Pacific Asia Conference
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• pp.166-176
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• 2002

A homonym could be disambiguated by another words in the context as nouns, predicates used with the homonym. This paper using semantic information (co-occurrence data) obtained from definitions of part of speech (POS) tagged UMRD-S$^1$), In this research, we have analyzed the result of an experiment on a homonym disambiguation system based on statistical model, to which Bayes'theorem is applied, and suggested a model established of the weight of sense rate and the weight of distance to the adjacent words to improve the accuracy. The result of applying the homonym disambiguation system using semantic information to disambiguating homonyms appearing on the dictionary definition sentences showed average accuracy of 98.32% with regard to the most frequent 200 homonyms. We selected 49 (31 substantives and 18 predicates) out of the 200 homonyms that were used in the experiment, and performed an experiment on 50,703 sentences extracted from Sejong Project tagged corpus (i.e. a corpus of morphologically analyzed words) of 3.5 million words that includes one of the 49 homonyms. The result of experimenting by assigning the weight of sense rate(prior probability) and the weight of distance concerning the 5 words at the front/behind the homonym to be disambiguated showed better accuracy than disambiguation systems based on existing statistical models by 2.93%,

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권4호
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• pp.491-500
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• 2004

본 논문은 기존의 다양한 언어자원들을 이용하여 온톨로지를 구축하고, 이를 단어의미 중의성 해소에 활용하는 방법을 제시하고 있다. 온톨로지를 실용적으로 구축하기 위해서는 가도카와 시소러스의 개념 체계에 격 관계와 기타 의미관계와 같은 다른 의미관계를 추가하여 확장하는 방법을 선택하였다. 구축된 온톨로지를 단어 의미 중의성 해소에 활용하기 위해서는, 결합가 정보를 포함하고 있는 전자사전을 먼저 이용하여 단어의 의미를 결정하고, 결정하지 못한 단어의 의미는 온톨로지를 이용하여 결정하는 절차를 거친다. 이를 위해 온톨로지 내 개념들간의 상호정보가 말뭉치의 통계 정보에 근거하여 계산되는데, 이를 가중치로 간주하면 온톨로지는 가중치 그래프로 생각할 수 있으므로 개념간 경로를 통하여 개념간 연관도를 알아 볼 수 있다. 실제 기계번역 시스템에서 본 방법은 온톨로지를 사용하지 않은 방법보다 9%의 성능 향상을 가져오는 결과를 얻을 수 있었다.