• 인지과학
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• 제15권2호
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• pp.23-31
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• 2004

잠재의미분석은 단어 의미를 동일한 맥락 (문장/문서) 하에서 동시에 제시되는 단어들의 공기성(co-occurence)으로 정의한다. 이 분석에서 한 단어는 맥락들을 대표하는 측들로 구성된 다차원 상의 한 점으로 표상 되며, 단어 의미는 각 단어가 맥락 속에서 등장한 빈도로 정의된다. 이 다차원 의미공간은 SVD를 통하여 차원이 축소되어 추상된 의미를 표상 한다. 이 연구는 다의어의 표상이 가능하도록 LSA를 발전시켰다. 제안된 LSA는 축에 대한 해석이 가능하도록 축의 회전을 도입하였으며 다의어 표상을 가능하게 하였다. 시뮬레이션에서는, 먼저 LSA에 의해 산출된 단어-맥락 빈도표에서 다의어를 포함하고 있는 문서들만을 재 수집한 다음 문서들을 다의어 의미별로 분류하였다. 두 번째 단계에서는 다의어의 특정의미에 대한 표상을 분류된 단어-맥락 빈도표에서 비해당 의미에 대한 맥락들을 제거한 후 LSA를 적용하여 구성하였다. 시뮬레이션 결과는 다의어의 의미들을 LSA가 표상 할 수 있음을 보여주었다. 이는 축회전을 포함한 LSA가 다의어 다중의미를 표상 할 수 있고 실용적인 측면에서 웹검색 엔진에도 적용될 수 있음을 시사한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권2호
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• pp.93-108
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• 2011

본 논문에서는 한국어 문서의 분류 정밀도 향상을 위해 애매어와 해소어 정보를 이용한 확장된 벡터 공간 모델을 제안하였다. 벡터 공간 모델에 사용된 벡터는 같은 정도의 가중치를 갖는 축이 하나 더 존재하지만, 기존의 방법은 그 축에 아무런 처리가 이루어지지 않았기 때문에 벡터끼리의 비교를 할 때 문제가 발생한다. 같은 가중치를 갖는 축이 되는 단어를 애매어라 정의하고, 단어와 분야 사이의 상호정보량을 계산하여 애매어를 결정하였다. 애매어에 의해 애매성을 해소하는 단어를 해소어라 정의하고, 애매어와 동일한 문서에서 출현하는 단어 중에서 상호정보량을 계산하여 해소어의 세기를 결정하였다. 본 논문에서는 애매어와 해소어를 이용하여 벡터의 차원을 확장하여 문서 분류의 정밀도를 향상시키는 방법을 제안하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권11호
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• pp.563-568
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• 2016

단어 의미 분별 문제는 문장에서 어떤 단어가 사전에 가지고 있는 여러 가지 의미 중 정확한 의미를 파악하는 문제이다. 우리는 이 문제를 다중 클래스 분류 문제로 간주하고 지지벡터기계를 이용하여 분류한다. 세종 의미 부착 말뭉치에서 추출한 의미 중의성 단어의 문맥 단어를 두 가지 벡터 공간에 표현한다. 첫 번째는 문맥 단어들로 이뤄진 벡터 공간이고 이진 가중치를 사용한다. 두 번째는 문맥 단어의 윈도우 크기에 따라 문맥 단어를 단어 임베딩 모델로 사상한 벡터 공간이다. 실험결과, 문맥 단어 벡터를 사용하였을 때 약 87.0%, 단어 임베딩을 사용하였을 때 약 86.0%의 정확도를 얻었다.

• 말소리와 음성과학
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• 제1권1호
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• pp.87-91
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• 2009

The purpose of this study was to examine the characteristics of prosody of utterance of ambiguous sentences in patients with neurogenic communication disorders. Ambiguous words on which prosody may have an impact were used to investigate this matter. The characteristics of tone duration, pitch and intensity were analyzed to examine the characteristics of prosody in patients with lesions in the left or right hemisphere and normal controls. The whole process was recorded using a Praat 4.3.14 and for statistical analyses, two-way Anova and multiple comparative analyses were carried out using SPSS10.0 for Windows. The conclusions of this study are as follows: The length of vowel in homograph in Korean was different depending on the meaning and the duration of vowel was the longest in patients with lesions in the left hemisphere. There was agreed that they had problem of timing of prosody(Danly & Shapiro, 1982). On the other hand, there found that patients with lesions in the right hemisphere had deficiency of changeability in pitch. Among various acoustic parameters, this study focused on the duration which are closely related to suprasegmental characteristics of prosody. More acoustic parameters should be taken into account in future studies.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제13권6호
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• pp.427-431
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• 2007

본 논문에서는 어절별 중의성 해소 규칙과 trigram 통계 정보를 이용하는 혼합형 한국어 품사 태깅 시스템에 대하여 기술한다. 어절별 중의성 해소 규칙은 중의성을 가지는 어절들 각각에 대해 정의된 중의성 해소 규칙으로, 현재 중의성을 가지는 어절의 50%에 대해 작성되어 있다. 본 논문의 태깅 시스템은 먼저 보조용언, 숙어, 관용적 표현 등에 해당하는 공통규칙을 적용하고, 그 후에 어절별 중의성 해소 규칙을 적용한다. 마지막으로 중의성이 해소되지 않은 어절은 각 어절을 중심으로 하는 trigram 통계 정보를 이용하여 중의성을 해소한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안하는 어절별 중의성 해소 규칙과 trigram 통계 정보를 혼합하여 중의성을 해소 시키는 방법이 높은 정확률과 넓은 처리 범위를 가지고 있다는 것을 보여준다.

• 인지과학
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• 제20권3호
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• pp.309-333
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• 2009

2음절 한자 합성어의 어휘판단에서 형태소 처리와 글자 처리의 역할을 조사하였다. 실험 1의 단어에 대한 반응에서는 어두와 어말 위치 모두에서 형태소 빈도의 효과는 나타나지 않았으나, 비단어에 대한 반응에서는 글자 빈도의 효과와 글자-형태소 대응의 효과가 나타났다. 빈도가 높은 글자를 포함하는 비단어일수록 반응시간이 길었고, 글자-형태소의 대응이 불투명한 비단어일수록 반응시간이 길었다. 실험 2에서는 실험 1에서 나타난 글자-형태소 대응의 효과를 단어에서 직접 관찰하고자 하였다. 그 결과, 단어 자극에 대해서도 글자-형태소 대응이 불투명할수록 어휘 판단이 느렸으며, 비단어 자극에서 그러한 경향이 더 뚜렷하였다. 본 연구의 결과는, 글자-형태소 대응이 불투명한 단어의 경우 다양한 형태소를 활성화시키게 되고, 그 결과 형태소의 파악은 늦어지고, 결국은 단어 인지의 지연으로 연결된다는 주장을 지지한다. 실험 결과를 바탕으로 하여 한글 표기 한자어의 인지에서 형태소 위치 효과, 글자 빈도의 역할 등에 대해서 논의하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권11호
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• pp.986-998
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• 2006

인터넷의 발전으로 방대해진 정보를 컴퓨터가 이해하고 효율적으로 관리하기 위해서는 시맨틱 웹 기반의 메타데이타가 반드시 필요하다. 그러나 메타데이타 생성 시 의미 중의성을 가진 정보가 존재하며 이 문제의 해결책이 필요하다. 본 논문에서는 순차적으로 존재할 수 있는 단어들의 확률 모델을 이용하여 문서와 같은 정보에 포함된 의미가 애매한 단어를 관련성이 높은 모델의 개념으로 메타데이타를 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 메타데이타를 생성 할 때, 온톨로지에 정의된 개념들 간의 중의성을 고려하고 명칭(named entity)의 일부 단어에 대한 인식을 위해 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 사용한다. 먼저 온톨로지에 정의된 각 클래스(class)의 인스턴스(instance)를 인식하기 위한 마르코프 모델을 생성한다. 다음으로 문서로부터 의미가 애매한 단어의 의미를 파악할 수 있는 상황정보(Context)를 생성하고, 상황정보에 포함된 단어들의 순서에 대응하는 최적의 마르코프 모델을 찾아 메타데이타 생성시의 중의성 문제를 해결한다. 제안한 방법으로 전산학관련 논문에 대해 의미가 애매한 7개의 단어를 추출하여 실험하였다. 그 결과 상황정보에 존재하는 개체(entity)의 의미부류들 중 가장 빈번한 의미 부류로 애매한 단어의 의미를 선정한 SemTag보다 정확도 면에서 38%정도의 나은 성능을 나타내었다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제9권2호
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• pp.71-80
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• 2002

Automatic language translation has greatly advanced due to the increased user needs and Information retrieval in WWW. This paper utilizes the integrated knowledge bases of noun and verb networks for automatic translation of ambiguous words in the Korean sentences, through the selectional restriction relation in the sentences. And this paper presents the method to verify validity of Korean noun semantic networks that are used for the construction of the selectional restriction relation by applying the networks to the syntactic and semantic properties Integration of Korean Noun Networks into the SENKOV system will provide the accurate and efficient knowledge bases for the semantic analysis of Korean NLP.

• 음성과학
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• 제8권4호
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• pp.275-288
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• 2001

The sentences with the same surface word order may be realized with the pragmatically different meanings, depending on the contexts under which they could appear. Semantically, their meaning differences have been explained in terms of the different information structures (Steedman 2000), whereas prosodically, they can be explained in terms of the different compositions of intonational components which make their own semantic contributions (Pierrehumbert and Hirschberg 1990). In other words, the different intonation realizations of the sentences with the same word order reflect the different information structures. In this paper, we investigate the relationship between the information structure and the intonational meaning by way of analysing the production of the sentences with ambiguous scopes of the English focus particle 'only'. In contrast to the previous quantitative approaches to the scopes of the focus particle 'only', two independent levels of information structure (Steedman 2000)-theme/rheme, and focus/ background-make it possible to consistently explain the intonational phenomena.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.129-139
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• 1994

본 논문은 형태소의 접속 특성과 대형 말뭉치(corpus)로부터 추출된 중의성 말마 디의 인접 정보를 이용해서 한국어 형태소 분석기를 구현한다. 일반적으로 말마디는 형태소의 접속 특성과 결합규칙을 적용함으로써 하나의 결과로 분석될 수 있으나 중 의성 말마디는 가능한 결과들로부터 적절한 하나를 선택하기 위해서 인접말마디 정보 나 문법 정보 또는 문맥 정보 등이 요구된다. 그러나 문법 정보와 문맥정보는 구문 분석과 의미분석 단계를 거쳐야만 가능하기 때문에 여기서는 표층적인 정보로서 인접 말마디 정보를 이용한 중의성 해결을 시도하였다. 형태소의 접속 특성과 중의성 말마 디의 인접 정보를 사전에 수록함으로써 축약어와 불필요한 결과를 제시하는 말마디 그리고 중의성 말마디까지도 형태소 분석이 거의 가능하게 된다. 본 분석기의 효능은 정확하고 풍부한 정보를 사전에 효율적으로 수록함으로써 이룩될 것이며, 이를 위해 형태소 사전과 말마디 사전을 데이타베이스로 설계하고, 필요한 정보 들을 대형 말뭉 치로부터 추출하여 사전에 저장한다.