워드넷(WordNet)의 논리적 내포관계(ISA)를 자동으로 WIKI와 같은 동적인 백과사전으로부터 구할 수 있다면, 워드넷과 같은 지식베이스를 전문분야로까지 쉽게 확장할 수 있을 것이다, 또한 동적인 백과사전에 기반하기 때문에 지식베이스의 동적인 업데이트가 가능하게 된다. 본 논문은 워드넷과 같은 정적이고 수동으로 제작된 개념망이 온라인상의 동적 백과사전에 의해서 어느 정도 자동화 될 수 있는지 밝히고자 하였다, 워드넷의 IT관련 100개의 표제어에 대해서 WIKI 백과사전에서 추출한 정의를 이용하여 ISA관계를 구축하고 그 결과가 워드넷과 어느 정도 일치하는지를 실험하였다. 실험결과 자동 구축된 ISA관계는 워드넷에 대하여 80%의 일치율을 보였다.
To build a Korean wordnet, we translated semi-automatically the English wordnet PWN into Korean verbs. During this process, we found that some of translation errors are related to the arbitrariness of PWN`s sense distinction in regard to the accusativity/inaccusativity of the same verb form in English. This study presents an empirically based method of remodeling the PWN for Korean wordnet and while revising the PWN`s hierarchical structure, it shows the necessity of classifying the Korean passive verbs as semantically autonomous.
This study aims to discuss the word sense distinction of Korean middle verbs for restructuring KorLexVerb 1.0. Despite the duality of its meaning and syntactic structure, the word senses of middle verb are not clearly distinguished in current dictionaries. The underspecification causes very often mismatches that a same Korean word sense is used for two different English verb senses. A close examination on the syntactic and semantic properties of middle verb shows us that the word sense distinction and the reconstruction of hierarchical structure are indispensable. Finally, by doing this fine grained word sense distinction, we propose an alternative way of classification and description of the verb polysemy for KorLexVerb 1.0 as well as for dictionary-like language resources.
중간언어 (interlingua, IL) 구축을 지향하는 시각에서 단어의 다의성 (polysemy) 문제를 각종 워드넷의 기술 방식과 용례를 대비하여 논의하고, 센스(어의) 번호를 부착한 세계 워드넷 (Would Wordnet) 데이터베이스를 구상하고, 이 연장 선상에서 (Pustejvsky 식) 생성 어휘 부와 TMR(텍스트의미표상)이론을 가미한 제약기반 통합문법(CUG)으로 IL구축에 다리를 놓고, 이로부터 개별언어 기술로 변환한다.
인터넷 정보 검색에서 이용자들이 주로 사용하는 질의는 2-3개의 용어로 이루어진 짧은 질의이다. 또만 동음이의어를 갖는 용어를 사용하기도 한다. 짧은 질의를 처리하는 일반적인 방법은 시소러스[8]나 Wordnet[1]을 이용한 질의 확장이다. 그러나 시소러스나 Wordnet과 같은 지식 베이스는 구축하기가 용이하지 않으며, 도메인 종속적인 면과 단어의 회귀(sparseness) 문제를 극복하기 어려운 단점이 있다. 또한 동음이의어 용어로 인하여 검색의 정확성이 털어지는 문제점이 있다. 한편, 사용자의 질의를 주의 깊게 살펴보면, 질의로부터 관련 용어 분류 정보를 추출할 수 있다. 본 논문은 사용자의 질의가 관련 용어 분류 정보에 의해 유기적으로 관계를 가지고 있다는 사실에 기인하여 관련 용어 분류 정보에 따라 자동으로 용어 확장 및 한정을 수행하며 적절한 용어 가중치를 부여하는 자동 질의 용어 정련기를 제안한다. 자동 질의 용어 정련기는 용어의 확장, 한정 및 가중치 부여를 통하여 사용자의 정보 검색 요구를 명확히 하여 검색의 정확성을 향상시킨다.
의미기반 정보 검색, 자연어 질의 응답, 지식 자동 습득, 담화 처리 등 높은 수준의 자연언어처리 시스템에서 의미처리를 위한 대용량의 지식 베이스가 필요하다. 이러한 지식 베이스 중에서 가장 기본적인 것이 워드넷이다. 이러한 워드넷을 이용함으로써 여러 의미 사이의 의미 유사도를 구할 수 있고, 속성을 물려받을 수 있기 때문에 비슷한 속성을 가진 의미들을 한꺼번에 다루는 데 유용하다. 본 논문에서는 기본 어휘를 바탕으로 기존의 명사 워드넷과 단일어 사전을 이용하여 한국어 동사 워드넷을 구축하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 1차 작업을 통하여 구축한 동사 워드넷에는 동사 1,757개에 대한 4,717개의 의미(중복을 포함하면 모두 5,235개의 의미)를 포함하고 있으며 특별히 의미가 많이 편중된 14개의 개념에 속한 571개의 의미를 53개의 세부 개념으로 재분류하여 최종적으로 모두 767개의 계층적 개념으로 구성된 동사 워드넷이 만들어 졌다.
대용량 문서에서 포함된 정보를 추출하는 작업은 정보검색분야 뿐만 아니라 질의응답과 요약분야에서 매우 유용하다. 정보 추출 분야 중 관계추출 기술이 중요하게 인식되고 있으나, 기계학습모델을 기반으로 개발하기 위한 학습집합과 개발된 기술을 평가하기 위한 평가집합의 부재로 연구에 난항을 겪고 있다. 본 논문은 한국과학기술정보연구원(KISTI)이 보유하고 있는 해외학술지 데이터를 기반으로 과학기술용어에 대한 관계추출 기술 시스템을 개발하고 평가하기 위한 테스트 컬렉션(KREC2008) 구축을 위한 구축방법 및 절차를 기술한다. 해외 학술지 데이터의 초록을 대상으로 기술용어를 추출하였고, 기술용어의 쌍의 관계에 해당되는 단어를 Wordnet에 매핑하여 동사의 개념을 일반화하는 여러 개의 개념화된 후보군을 추출하였다. 평가기준 및 절차 교육이 이루어진 평가자가 개념화된 후보군에서 적합하다고 판단되는 "개념"을 "관계"로 지정하였다. Wordnet을 이용하여 "관계"에 대한 후보군을 생성하였기때문에, 일관성 있는 관계설정의 품질의 향상시켰고 비전문가도 쉽게 테스트컬렉션을 구축할 수 있는 방법을 제공하였다. 현재 KREC2008은 정보추출 연구자 및 개발자에게 공개되어 있으며, 과학기술분야 관계추출 시스템의 개발 및 신뢰도 평가를 목적으로 하는 학술대회의 연구결과 발표 및 제품 비교 등에 활용될 예정이다.
Web 2.0은 사용자가 온라인에서 정보를 구축하고 공유하게 하는 World Wide Web 상의 2세대 서비스이다. Web 2.0 페이지에서는 사용자가 키워드인 태그를 이용하여 웹페이지나 인터넷상의 오브젝트를 분류하게 되는데 이를 Folksonomy 라 한다. Folksonomy 는 정보를 공동 작업으로 모으고 공유하는 사용자들에 의한 분류기법으로 Taxonomy 와는 다르며 장단점을 지니고 있다. 이 논문에서는 Folksonomy 의 단점중의 하나인 동의어 처리를 위하여 Wordnet 을 접목시킨 검색 기법을 제안한다.
1980년대 중반부터 지난 20여 년간 구축해 온 영어 워드넷(PWN)은 인간의 심상어휘집을 재현하려는 목적으로 개발되기 시작하였으나, 그 활용 가능성에 주목한 것은 자연언어처리와 지식공학 분야다. 컴퓨터 매개 의사소통(CMC), 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)에서 인간 언어를 자연스럽게 사용하여 필요한 정보를 획득하기 위해서는 의미와 지식의 처리가 필수적인데, 그 해결의 실마리를 어휘라는 실체를 가진 언어단위에서 찾을 수 있기 때문이다. 이후 전 세계적으로 약 50개 언어의 어휘의미망이 PWN을 참조모델로 구축되어 다국어처리의 기반을 제공할 뿐 아니라, 시맨틱 웹 이후 더욱 주목받고 다양한 방식으로 활용되고 있다. 이 논문은 PWN을 참조 모텔로 2004년부터 2007년까지 구축한 한국어 어휘의미망 KorLex 1.5를 소개하는 데 있다. 현재 KorLex는 명사, 동사, 형용사, 부사 및 분류사로 구성되며, 약 13만 개의 신셋과 약 15만 개의 어의를 포함하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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