An ontology consists of a set and definition of concepts that represents the characteristics of a given domain and relationship between the elements. To reduce time-consuming and cost in building ontology, this paper proposes a semiautomatic method to build a domain ontology using the results of text analysis. To do this, we Propose a terminology processing method and use the extracted concepts and semantic relations between them to build ontology. An experiment domain is selected by the pharmacy field and the built ontology is applied to document retrieval. In order to represent usefulness for retrieving a document using the hierarchical relations in ontology, we compared a typical keyword based retrieval method with an ontology based retrieval method, which uses related information in an ontology for a related feedback. As a result, the latter shows the improvement of precision and recall by $4.97\%$ and $0.78\%$ respectively.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.57
no.1
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pp.93-114
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2023
Information extraction can facilitate the intensive analysis of documents by providing semantic triples which consist of named entities and their relations recognized in the texts. However, most of the research so far has been carried out separately for named entity recognition and relation extraction as individual studies, and as a result, the effective performance evaluation of the entire information extraction systems was not performed properly. This paper introduces two models of end-to-end information extraction that can extract various entity names in clinical records and their relationships in the form of semantic triples, namely pipeline and joint models and compares their performances in depth. The pipeline model consists of an entity recognition sub-system based on bidirectional GRU-CRFs and a relation extraction module using multiple encoding scheme, whereas the joint model was implemented with a single bidirectional GRU-CRFs equipped with multi-head labeling method. In the experiments using i2b2/VA 2010, the performance of the pipeline model was 5.5% (F-measure) higher. In addition, through a comparative experiment with existing state-of-the-art systems using large-scale neural language models and manually constructed features, the objective performance level of the end-to-end models implemented in this paper could be identified properly.
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.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.9
no.1
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pp.99-112
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2005
In this research, we analyze chatting language of elementary school students, present the properties which are a result of this analysis and propose the method to solve it. Analysis on the chatting language considering organic relation of sentences is classified into syntactic, semantic and statistical characteristics. As a result of analysis, new characteristics is discovered writing by the way children pronounce their words, writing by switching the order of syllable's frontal and rear ends, inarticulate conversation of the other man. To minimize language misuse and to establish a chatting culture that is favorable to the development of children's emotional development, we propose the methods of computer system.
Wikipedia infoboxes have emerged as an important structured information source on the web. To compose infobox for an article, considerable amount of manual effort is required from an author. Due to this manual involvement, infobox suffers from inconsistency, data heterogeneity, incompleteness, schema drift etc. Prior works attempted to solve those problems by generating infobox automatically based on the corresponding article text. However, there are many articles in Wikipedia that do not have enough text content to generate infobox. In this paper, we present an automated approach to generate infobox for movie domain of Wikipedia by extracting information from several sources of the web instead of relying on article text only. The proposed methodology has been developed using semantic relations of article content and available semi-structured information of the web. It processes the article text through some classification processes to identify the template from the large pool of template list. Finally, it extracts the information for the corresponding template attributes from web and thus generates infobox. Through a comprehensive experimental evaluation the proposed scheme was demonstrated as an effective and efficient approach to generate Wikipedia infobox.
The attribute grammar is a grammar for static semantic rules to overcome the difficulties of type checking. But this attribute grammar is difficult to write and understand by its additional rules. A grammar would be preferable if it has simple and small size of an attribute grammar. This paper shows how to decrease the size of an attribute grammar for an expression using LH method. This approach considers the types of an expression. That is, the construction of a semantic relation between the types of the expression can make it possible that an attribute grammar be written with its simpler and smaller size.
The existing tag based system deducts a retrieval result with low accuracy through the usage of a single tag matching by using tags tagged in contents. And the system doesn't provide effectively contents related information which the tags have, as the users place tags on contents without considering the priority and associative relation between tags. For a solve of above problems, this paper suggests a tag ranking system which extracts semantic similarity between tags and re-ranks the tags tagged in contents. In order to evaluate the performance of suggested system, this paper experiments and compares the ranking result of this paper's tag ranking system with the result of baseline method using tags tagged in images and frequency method adapting tag co-appearance frequency.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.36
no.3
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pp.275-289
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2005
In this paper, the conceptual model for bibliographic Information consistent and compatible with MARC is presented. The modeling requirements are derived from MARC-related models such as MARC21, MARCXML and MODES. To meet these requirements, this paper proposes the conceptual model based on MARC formalism. The model composed with aggregation relationships among bibliographic data elements can use semantic tags of XML. As the model can be realized into diverse structures, it will be effectively applied for the development of bibliographic information management systems. Since MARC defines only record format and has the limitations in semantic representation, the metadata system that can expand bibliographic data elements in MRAC into metadata level is strongly required.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.5
no.3
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pp.35-39
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2017
The human body is structured as sentence of healing. This study examines how the mechanism of healing works in the human body by the narrative relation of functor and argument. So, we predict the way of extreme healing by literary or human narrative. For this purpose, we analyze the principle that the emotional and semantic arguments are called by the functor set by the sentences containing the fingerprints of mind in Gosijo and the mechanism of healing works extensively. We analyze the process of the transition from the narrative of the literary to the narrative of the human body. Thus, the barcode of the healing, which is made up of the relationship between the functor of the literature and the argument, is transferred to the human body and it is judged that the fingerprint of the human mind is operated through the stage of encoding and re-encoding due to the action potential. In addition, it was predicted that the neurotransmitters such as dopamine and the secretion of hormones would be promoted and the healing level would be increased. In results, we conclude that the function of argument and functor which contains the fingerprint of the mind in the third sound step on the last sentence of Gosijo is transferred to the human body and is especially heavily focused and operate with healing.
The purpose of this article is to explain the meanings and uses of the English auxiliaries will morpho-syntactically, and answer the question of whether will is a tense auxiliary or a modal one. Some writers even exclude will completely from the semantics of the modal auxiliaries. They argue that the semantics of will is fundamentally non-modal and has only a few modal-like uses. There are some people who treat will to be semantically separate from the other modal auxiliaries. In the light of modal will, the semantics of will basically remains anchored in volition because the lack of required speaker subjectivity, but has undergone so much semantic bleaching that it may also express future time without volition. On the other hand, the semantics of will in the exclusionist view is erroneous and that its semantics is in fact closely related to the semantics of the other modals. This view reinforces the argument that the morpho-syntactic kinship of will, can, may and must also reflects semantic kinship. It is suggested that all the modal auxiliaries show that the correspondence relation is non-verified but potential. And the specific place that will holds is that the correspondence is unverified at the time of utterance but will turn out to become verified. The overall conclusion is that idiosyncratic morpho-syntax shared by the modals reflects the semantics and pragmatics of the English modal auxiliaries and is forced also to include will.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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