본 논문은 텍스트 마이닝 기법으로 명사의 빈도수를 조사하여 워드클라우드를 나타내는 기존의 방법을 개선하여 지능적 워드클라우드를 구현하는 방법을 제안한다. 텍스트 마이닝 시에 명사 단어를 추출하는 사전에 누락된 신조어 등의 단어를 효과적으로 추가하고, 동사 등 다른 품사위주의 워드클라우드를 시각적으로 보여주는 방법을 제안한다. 실험에서 기존 명사의 빈도수 추출에는 KoNLP 패키지를 사용하였고, 지원되지 않는 신조어 80개를 추가하였고 빈도수를 수동으로 조사하여 추가하였다.
형태소 분석시 나타나는 고유명사나 신조어 등의 미등록어에 대한 처리는 다양한 도메인의 문서 처리에 필수적이다. 이 논문에서는 3단계 확률 기반 형태소 분석에서 미등록어를 분리하고 태깅하기 위한 방법을 제시한다. 이 방법은 고유명사나 일반명사와 같은 개방어 뒤에 붙는 다양한 접미사를 분석하여 미등록 개방어를 추정할 수 있도록 했다. 이를 위해 형태소 품사 부착 말뭉치에서 자동으로 접미사 패턴을 학습하고, 확률 기반 형태소 분석에 맞도록 미등록 개방어의 분리 및 태깅 확률을 계산하는 방법을 제시하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 새로운 미등록 용어가 많이 나오는 문서에서 미등록어 처리 성능을 크게 향상시켰다.
In this study, 70 national brands among men's wear brands were selected to examine linguistic characteristics of domestic national men's wear brand names. Linguistic factors which were used in national men's wear brand names were analyzed to understand their characteristics. Formative and semantic characteristics of each brand name were analyzed on the basis of the results from previous studies. It was found that long words with over four syllables are preferred than short words and single words in the form of noun are frequently used for domestic national men's wear brand names in terms of linguistic formality. English is most widely used in brand names, and European languages such as French, Spanish, and Italian are also used frequently under the influence of the country of origin. Next, the analysis result on the semantic characteristics of domestic national men's wear brand names showed that descriptive brand names are used to convey brand information directly and easily, or freestanding brand names which are absolutely irrelevant and newly coined words are chosen to create a characteristic image. In other words, brand names represent detailed business and product category of men's wear by forming a brand image of men's wear (ex. Man, Homme, Zio), and provide the information about properties and benefits related to the product such as dignity, masterpiece, and luxurious lifestyle to consumers by presenting the concept of the brand.
실제 언어생활에 있어서 여러 다양한 경제적 문화적 사회적 환경에 따라 다른 어휘가 사용되고, 각각의 다양한 환경에서 새롭게 신조어가 추가되는 등 어휘의 양적인 변화가 일어난다. 이러한 역동적인 언어 현실을 자동 발음열 생성기에 반영하기 위하여, 본 논문은 추가된 텍스트로부터 예외발음사전을 구축하는 방법을 제안하고, 이러한 방법으로 구축된 예외발음사전을 이용한 자동 발음열 생성 시스템의 성능을 실험하였다. 본 시스템에 대하여 ETRI에서 출시된 음성인식용 텍스트 코퍼스 가운데 한 달 동안의 신문기사를 모은 53,750문장 (740,497 어절)을 이용하여 실험한 결과 100%의 성능을 얻었다.
Objectives This study aims to investigate how the Korean disease-related vocabulary is established or changed when it is translated into French or English. Through this, we examine changes in the meaning of diseases and the ecosystem of disease-related vocabulary in transition period of $19^{th}$ to $20^{th}$ century. Methods Korean disease-related vocabulary are extracted from a total of 148,000 Korean headwords included in our corpus of three bilingual dictionaries. Among them, the scope of analyisis is limited to group of vocabularies that include a high frequency words, disease(病) and symptom(症). Results The first type of change is the emergence of a neologism. In this case, coexistence of existing vocabulary and new words is observed. The second change is the appearance of loan words written in Hangul. The third is the case where the interpretation of meaning is changed while maintaining the word form. Finally, the fourth change is that the orthographic variants are displayed while maintaining the meaning of the existing vocabulary. Discussion Disease-related vocabulary increased greatly between 1897 and 1931. The increasing factor of vocabulary was the emergence of coined words, compound words and the influx of foreign words. The Korean language and the Western language made a new lexical form in order to introduce a new unknown concept to the Korean. We could also confirm that the way in which English word expanded its semantic field by modifying the way of representing the meaning of Korean Disease-related vocabulary.
최근 웹 문서 뿐만 아니라 신문기사에서도 미드(미국드라마)나 안습(안구에 습기차다)와 같은 신조어를 사용하고 있다. 그러나, 사전에 등록되지 않은 이러한 단어는 한국어 분석기의 성능을 떨어뜨리는 주요인이 된다. 이러한 미등록어를 자동으로 인식하기 위해서, 본 논문에서는 전문분석 기반 미등록 명사 인식 단계, 웹 출현빈도 기반 미등록 용언 인식 단계, 웹 출현빈도 기반 미등록 명사 인식단계로 구성된 단계별 접근방법을 제안한다. 제안하는 방법은 문서에서 여러 번 나타난 미등록어를 정확하게 인식할 수 있도록 전문분석 기반 단계를 포함한다. 한편, 문서에 한번 나타난 미등록어도 광범위하게 인식할 수 있도록 웹 출현 빈도 기반 단계도 포함한다. 그리고, 다양한 한국어 미등록어를 인식하기 위해서 미등록 명사 인식 단계와 미등록 용언 인식 단계를 구분한다. 실험결과 기존 접근방법에 비해 제안하는 접근방법은 정확률 1.01%와 재현율 8.50%를 개선하였다.
기존의 복합명사 분해 알고리즘은 미등록어 단위명사들이 포함된 복합명사를 분해할 때 미등록어를 분리하기 어려운 문제가 발생한다. 이는 현실적으로 모든 고유명사, 신조어, 외래어 등의 모든 단위 명사를 사전에 등록하는 것은 불가능하다는 한계가 존재하기 때문이다. 이 문제를 해결하기 위하여 복합명사 분해 문제를 태그 열 부착(sequence labeling) 문제로 정의하고 음절 단위 임베딩과 딥러닝 기법을 이용하는 복합명사 분해 방법을 제안한다. 단위명사 사전을 구축하지 않고 미등록 단위명사를 인식하기 위하여 복합명사를 구성하는 각 음절들을 연속적인 벡터 공간에 표현하여 LSTM과 선형체인(linear-chain) CRF를 이용하는 방식으로 복합명사를 단위명사들로 분해한다.
A Word is the smallest unit for text analysis, and the premise behind most text-mining algorithms is that the words in given documents can be perfectly recognized. However, the newly coined words, spelling and spacing errors, and domain adaptation problems make it difficult to recognize words correctly. To make matters worse, obtaining a sufficient amount of training data that can be used in any situation is not only unrealistic but also inefficient. Therefore, an automatical word extraction method which does not require a training process is desperately needed. WordRank, the most widely used unsupervised word extraction algorithm for Chinese and Japanese, shows a poor word extraction performance in Korean due to different language structures. In this paper, we first discuss why WordRank has a poor performance in Korean, and propose a customized WordRank algorithm for Korean, named KR-WordRank, by considering its linguistic characteristics and by improving the robustness to noise in text documents. Experiment results show that the performance of KR-WordRank is significantly better than that of the original WordRank in Korean. In addition, it is found that not only can our proposed algorithm extract proper words but also identify candidate keywords for an effective document summarization.
이 연구는 그간 학습 결과, 교육적 결과물, 객체를 우선시하느라 한국어 어휘 교육에서 다루지 못한 '과정'으로서 주목해야 할 대상과 학습자는 없는지 검토한 후, 신조어의 교육적 가치를 점검하고 이에 대한 자료구축 방안을 제안하는 데 목적을 두었다. '과정' 중에 빠진 사각지대 어휘로는 신조어를, 사각지대 단계의 학습자로는 외국인 학문목적 학습자를 들고, 학문 목적 학습자에게 신조어를 가르치기 위한 학습 자료로 사전을 만들기 위한 전초 작업으로 신조어 '단층적 목록' 만들기를 제안하였다. '단층적 목록'은 신조어를 시기별로 조어, 의미, 문화 등으로 나누어 자료로 구축하는 것이다. 이러한 연구는 그간 한국어 어휘교육에서 구축한 결과물에 '과정'으로 학습으로 할 어휘를 추가하여 한국어 어휘교육을 체계적으로 하는 데 도움을 줄 것이다.
Many works have been done in the field of retrieving audio segments that contain human speeches without captions. To retrieve newly coined words and proper nouns, subwords were commonly used as indexing units in conjunction with query or document expansion. Among them, document expansion with subwords has serious drawback of large computation overhead. Therefore, in this paper, we propose Expected Matching Score based document expansion that effectively reduces computational overhead without much loss in retrieval precisions. Experiments have shown 13.9 times of speed up at the loss of 0.2% in the retrieval precision.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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