국립국어원의 주관으로 10년에 걸쳐 구축된 21세기 세종 계획의 결과물들은 한국어를 대상으로 한 대부분의 자연언어 처리 시스템 및 연구에 널리 이용되고 있다. 21세기 세종 계획의 결과물 중, 세종 전자사전은 한국어 어휘의 내재정보에 대한 체계적인 분석 정보를 담고 있어 세종 전자사전 내의 상세 정보를 이용하여 어의 중의성 해소(Word Sense Disambiguation) 규칙을 구축하는 데 이용할 수 있다. 하지만 한국어의 특성상 다양한 문형과 논항이 출현할 수 있으므로 문형과 논항에 대한 모든 정보를 담을 수 없는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 세종 전자사전의 용언 하위범주화 정보와 한국어 어휘의미망(Korean Lexico-semantic Network)을 이용하여 구축한 어의 중의성 해소 규칙을 준지도 학습 방법을 이용하여 논항의 선택제약 정보를 확장 및 일반화한다.
학술 정보에서 저자는, 실세계의 한 저자가 형태적으로 둘 이상의 저자명으로 출현할 수 있으며, 서로 다른 저자들이 동일한 저자명을 공유하기도 한다. 이는 각각 학술 정보에 대한 검색 및 탐색에 있어, 재현율과 정확률을 저하시키는 요인이다. 이 연구에서는 후자에 해당하는 저자의 동명이인 문제에 있어, 그 중의성 해소를 위한 자질의 특성에 집중하고자 한다. 최근까지, 저자 식별을 위한 자질로, 공저자, 논문 제목, 게재지명과 같은 서지 내적 자질과, 논문 원문 텍스트로부터 획득되는 전자메일주소, 소속기관, 논문의 토픽 등과 같은 서지 외적 자질이 사용되어 왔다. 그러나, 이러한 자질들이 저자 식별에 미치는 영향에 대한 비교 분석 연구는 찾아 보기 힘들다. 이 연구에서는, 한글 저자명에 대해 원문과 연계된 대용량 저자 식별 평가 셋을 구축하여, 동명 저자 중의성 해소에 있어 다양한 자질들의 특성을 비교한다.
빅데이터 및 오피니언 마이닝 분야가 대두됨에 따라 정보 검색/추출, 특히 비정형 데이터에서의 정보 검색/추출 기술의 중요성이 나날이 부각되어지고 있다. 또한 정보 검색 분야에서는 이용자의 의도에 맞는 결과를 제공할 수 있는 검색엔진의 성능향상을 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 정보 검색/추출 분야에서 자연어처리 기술은 비정형 데이터 분석/처리 분야에서 중요한 기술이고, 자연어처리에 있어서 하나의 단어가 여러개의 모호한 의미를 가질 수 있는 단어 중의성 문제는 자연어처리의 성능을 향상시키기 위해 우선적으로 해결해야하는 문제점들의 하나이다. 본 연구는 단어 중의성 해소 방법에 사용될 수 있는 말뭉치를 많은 시간과 노력이 요구되는 수동적인 방법이 아닌, 사전들의 예제를 활용하여 자동적으로 생성할 수 있는 방법을 소개한다. 즉, 기존의 수동적인 방법으로 의미 태깅된 세종말뭉치에 표준국어대사전의 예제를 자동적으로 태깅하여 결합한 말뭉치를 사용한 단어 중의성 해소 방법을 소개한다. 표준국어대사전에서 단어 중의성 해소의 주요 대상인 전체 명사 (265,655개) 중에 중의성 해소의 대상이 되는 중의어 (29,868개)의 각 센스 (93,522개)와 연관된 속담, 용례 문장 (56,914개)들을 결합 말뭉치에 추가하였다. 품사 및 센스가 같이 태깅된 세종말뭉치의 약 79만개의 문장과 표준국어대사전의 약 5.7만개의 문장을 각각 또는 병합하여 교차검증을 사용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과는 결합 말뭉치를 사용하였을 때 정확도와 재현율에 있어서 향상된 결과가 발견되었다. 본 연구의 결과는 인터넷 검색엔진 등의 검색결과의 성능향상과 오피니언 마이닝, 텍스트 마이닝과 관련한 자연어 분석/처리에 있어서 문장의 내용을 보다 명확히 파악하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대되어진다.
Word sense disambiguation(WSD) that determines the exact meaning of homonym which can be used in different meanings even in one form is very important to understand the semantical meaning of text document. Many recent researches on WSD have widely used NNLM(Neural Network Language Model) in which neural network is used to represent a document into vectors and to analyze its semantics. Among the previous WSD researches using NNLM, RNN(Recurrent Neural Network) model has better performance than other models because RNN model can reflect the occurrence order of words in addition to the word appearance information in a document. However, since RNN model uses only the forward order of word occurrences in a document, it is not able to reflect natural language's characteristics that later words can affect the meanings of the preceding words. In this paper, we propose a WSD scheme using Bidirectional RNN that can reflect not only the forward order but also the backward order of word occurrences in a document. From the experiments, the accuracy of the proposed model is higher than that of previous method using RNN. Hence, it is confirmed that bidirectional order information of word occurrences is useful for WSD in Korean language.
이 연구는 단어 중의성 해소를 위해 SVM 분류기가 최적의 성능을 가져오는 문맥창의 크기와 다양한 가중치 방법을 파악하고자 하였다. 실험집단으로 한글 신문기사를 적용하였다. 문맥창의 크기로 지역 문맥은 좌우 3단어, 한 문장, 그리고 좌우 50바이트 크기를 사용하였으며, 전역문맥으로 신문기사 전체를 대상으로 하였다. 가중치 부여 기법으로는 단순빈도인 이진 단어빈도와 단순 단어빈도를, 정규화 빈도로 단순 또는 로그를 취한 단어빈도 ${\times}$ 역문헌빈도를 사용하였다. 실험 결과 문맥창의 크기는 좌우 50 바이트가 가장 좋은 성능을 보였으며, 가중치 부여 방법은 이진 단어빈도가 가장 좋은 성능을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제9권7호
/
pp.2468-2487
/
2015
In web searching, trustable and precise results are greatly affected by the inherent uncertainty in the input queries. Queries submitted to search engines are by nature ambiguous and constitute a significant proportion of the instances given to web search engines. Ambiguous queries pose real challenges for the web search engines due to versatility of information. Temporal based approaches whereas somehow reduce the uncertainty in queries but still lack to provide results according to users aspirations. Web search science has created an interest for the researchers to incorporate contextual information for resolving the uncertainty in search results. In this paper, we propose an Adaptive Disambiguation Approach (ADA) of hybrid nature that makes use of both the temporal and contextual information to improve user experience. The proposed hybrid approach presents the search results to the users based on their location and temporal information. A Java based prototype of the systems is developed and evaluated using standard dataset to determine its efficacy in terms of precision, accuracy, recall, and F1-measure. Supported by experimental results, ADA demonstrates better results along all the axes as compared to temporal based approaches.
본 노문에서는 말뭉치와 개념정보에 기반한 명사 중의성 해소 방법을 제안하다. 지곤의 연구에서는 대부분 어휘의 공기 정보을 이용하고있으나, 이러한 방법은 많은 저장공간이 필요하고, 적용률이 크지 않다는 단점이 있다. 본 논무에서는 자동으로 의미 태깅된 한국어 말뭉치에서 추출된 공기 개념정보를 이용하여 명사 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 평가 실험에서 기본의미를 정하는 것보다 1.6% 높은 평균 82.4%의 정확률을 보였다. 실험 문장들이 학습문장과 다른 것을 고려하면, 제안된 방법이 어휘 중의성 해소에 유용함을 보여주는 결과라고 할 수 있다.
This study proposes a Word Sense Disambiguation (WSD) algorithm, based on concept learning with special emphasis on statistically meaningful lowest frequency words. Previous works on WSD typically make use of frequency of collocation and its probability. Such probability based WSD approaches tend to ignore the lowest frequency words which could be meaningful in the context. In this paper, we show an algorithm to extract and make use of the meaningful lowest frequency words in WSD. Learning method is adopted from the Find-Specific algorithm of Mitchell (1997), according to which the search proceeds from the specific predefined hypothetical spaces to the general ones. In our model, this algorithm is used to find contexts with the most specific classifiers and then moves to the more general ones. We build up small seed data and apply those data to the relatively large test data. Following the algorithm in Yarowsky (1995), the classified test data are exhaustively included in the seed data, thus expanding the seed data. However, this might result in lots of noise in the seed data. Thus we introduce the 'maximum a posterior hypothesis' based on the Bayes' assumption to validate the noise status of the new seed data. We use the Naive Bayes Classifier and prove that the application of Find-Specific algorithm enhances the correctness of WSD.
본 논문에서는 지식기반 기법에서 한국어 명사의 의미중의성 해소에 유용한 품사집합을 제시한다. 세종 형태의미분석 말뭉치에서 174,000 문장을 추출하여 테스트 셋으로 이용하고, 표준국어대사전의 뜻풀이와 용례를 이용하여 각 문장의 의미중의성을 해소하였다. 그 결과 전체 테스트 셋의 성능을 가장 좋게하는 15개의 품사집합과 단어별 평균을 가장 높게 하는 17 개의 품사집합이 제시되었다. 실험결과 45 개의 전체 품사집합을 이용하는 것보다 정확도가 최대 12%까지 향상되었다.
본 연구에서는 단어의 의미 중의성을 해소하기 위한 방법을 제안하고 그 결과를 제시한다. 본 연구에서는 워드넷을 두가지 차원에서 활용하였는데, 하나는 사전으로서의 활용이며 다른 하나는 단어간의 개념 계층 구조를 가진 일종의 온톨로지로서 활용하였다. 이 중의성 해소 방식의 장점은 첫째 매우 단순하다는데 있다. 둘째로는 코퍼스를 활용하는 지식 기반/통계 기반 방식이 아니기 때문에 의미 태그 부착된 코퍼스의 부족으로 인한 문제가 발생하지 않는다는 것이다. 현재는 워드넷 온톨로지 중에서 개념 계층 구조, 즉 상위어-하위어 (hypernym-hyponym)의 관계만을 사용하였으나 향후 어렵지 않게 다른 관계들, 즉 유사어(synonym), 반의어(antonym), 부분어(meronym) 등의 관계를 활용하여 확장함으로써 성능의 향상을 기대할 수 있다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.