• Journal of Computing Science and Engineering
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• v.10 no.4
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• pp.128-136
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• 2016

It is impossible for any human being to analyze the more than 500 million tweets that are generated per day. Lexical ambiguities on Twitter make it difficult to retrieve the desired data and relevant topics. Most of the solutions for the word sense disambiguation problem rely on knowledge base systems. Unfortunately, it is expensive and time-consuming to manually create a knowledge base system, resulting in a knowledge acquisition bottleneck. To solve the knowledge-acquisition bottleneck, a topic signature is used to disambiguate words. In this paper, we evaluate the effectiveness of various features of newspapers on the topic signature extraction for word sense discrimination in tweets. Based on our results, topic signatures obtained from a snippet feature exhibit higher accuracy in discriminating company names than those from the article body. We conclude that topic signatures extracted from news articles improve the accuracy of word sense discrimination in the automated analysis of tweets.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.677-680
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• 2004

통상적인 언어 처리의 분석 과정은 전처리, 형태소분석, 품사 태깅, 복합 단위 인식, 구문 분석, 그리고 의미 분석 등의 여러 단계로 이루어진다. 분석의 매 단계에서 중의성(Ambiguity)가 발생하며, 이를 해결하기 위한 노력으로 구문 분석 이전의 분석 단계에서도 정확률(Precision)을 높이기 위해, 어휘(Lexical) 정보, 품사정보 그리고 구문 정보 등을 이용한다. 각 단계에서 고급 정보로서의 구문 정보 이용은 구문분석의 중복성과 분석 지식의 중복성을 야기한다. 또한, 기존의 처리 흐름에서는 각 분석 단계에서의 결과는 최종적인 것으로, 이로 인해 다음 분석 단계에 분석 오류를 전파한다. 본 논문에서는 구문 분석기를 분석 결과의 최종 판단자로 이용할 것을 제안한다. 즉, 구문 분석 전단계의 모든 분석 정보는 구문 분석기에 제공되고, 구문분석기는 상향식 구문분석을 수행하면서 이들 정보들로부터 최종의 그리고 최적의 분석 후보를 결정한다. 이를 위해 구문분석기는 한 문장 단위를 입력 받는 기존의 제한을 따르지 않는다. 제안된 방법은 구문분석 앞 단계에서의 잘못된 정보 제공(예: 문장 분리 오류, 품사 오류, 복합단위 인식 오류 등)으로부터 자유로우며, 이를 통해 분석 실패의 가능성을 최대로 줄인다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.1
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• pp.60-73
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• 2010

This paper aims to describe KorLexClas 1.5 which provides us with a very large list of Korean numeral classifiers, and with the co-occurring noun categories that select each numeral classifier. Differently from KorLex of other POS, of which the structure depends largely on their reference model (Princeton WordNet), KorLexClas 1.0 and its extended version 1.5 adopt a direct building method. They demand a considerable time and expert knowledge to establish the hierarchies of numeral classifiers and the relationships between lexical items. For the efficiency of construction as well as the reliability of KorLexClas 1.5, we use following processes: (1) to use various language resources while their cross-checking for the selection of classifier candidates; (2) to extend the list of numeral classifiers by using a shallow parsing techniques; (3) to set up the hierarchies of the numeral classifiers based on the previous linguistic studies; and (4) to determine LUB(Least Upper Bound) of the numeral classifiers in KorLexNoun 1.5. The last process provides the open list of the co-occurring nouns for KorLexClas 1.5 with the extensibility. KorLexClas 1.5 is expected to be used in a variety of NLP applications, including MT.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.15 no.10
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• pp.857-867
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• 1990

Sine CAM structure is regular structure as that of RAM of PLA, CAM generator program is easy to implement. This program outputs CAM layout in the form of CIF(Caltech Intermediate Format) and graphic display program is debugging or displaying CAM generator output, which are implemented on PC/AT with MS C(5.0) graphic library and C language. CIF parser is programmed with YACC(Yet Another Compiler Compiler) and LEX (Lexical Analyzer) in order to flat the CIF data. For the purposed of plotting the layout output using ROLAND XY plotter is developed. By combining these program described above, from CIF generation to layout plotting can be executed on pull-down menu according to user's option.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.244-252
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• 1995

본 연구는 한자를 이용하여 시각 정보 (Visual Information)와 음성 정보(Phonological Information)가 단어 재인과 단어 명명 과정에 어떻게 영향을 주는 지를 조사하기 위하여 실시되었다. 기존의 영어를 이용한 연구에서는 시각 정보와 음성 정보를 독립적으로 조작할 수 없었기에 두 요소가 단어 재인에 어떤 영향을 주는 지를 살피는데 어려움이 있었다. 그러나 한자단어를 이용하면 시각 정보와 음성 정보를 독립적으로 조작할 수 있기 때문에 영어 단어를 사용하는 것보다 유리하다. 본 실험에서는 한자 단어를 이용하여 점화 단어 (Prime Word)와 목표 단어(Target Word)간의 시간간격(SOA)을 100 ms, 200 ms, 750 ms, 그리고 2000 ms로 변화시키면서 시간이 흐름에 따라 시각적 유사성과 음성적 유사성에 의한 점화 효과(Priming Effect)가 어떻게 변화하는 지를 조사하였다. 이 실험 결과에 의하면, 100 ms 조건에서는 시각적 유사성에 의한 점화 효과만 있었다. 그러나, 200 ms, 750 ms, 2000 ms 조건들에서는 시각적 유사성뿐만 아니라 음성적 유사성에 의해서도 점화효과가 있었다. 이와 같은 실험 결과는 최초의 한자 단어의 어휘 접근 (Lexical Access)이 시각 정보에 의해 결정됨을 보여주고 있다.

• Language and Information
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• v.7 no.1
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• pp.41-54
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• 2003

According to Jeong Ho-seong (1999), Koreans use an average of only 20% of the 508,771 entries of the Korean standard unabridged dictionary. To establish MRD for natural language processing, it is necessary to select Korean lexical units that are used frequently and are considered as basic words. In this study, this selection process is done semi-automatically using the KAIST large corpus. Among about 220,000 morphemes extracted from the corpus of 40,000,000 eojeols, 50,637 morphemes (54,797 senses) are selected. In addition, the coverage of these morphemes in various texts is examined with two sub-corpora of different styles. The total coverage is 91.21 % in formal style and 93.24% in informal style. The coverage of 6,130 first degree morphemes is 73.64% and 81.45%, respectively.

• Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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• 2008.06a
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• pp.125-137
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• 2008

한국어에서는 '보내-'가 여격 구문만을 허용하는 반면에, 영어의 send는 이중목적어 구문과 여격 구문 모두를 허용한다. 이런 비 대칭성은 어휘 해체 이론에 기반하여 볼 때, 영어에서는 send가 이중 목적어 구문에서 CAUSE와 전치사 $P_{HAVE}$로 분해되는 동사와 여격 구문에서 CAUSE와 $P_{LOC}$로 분해되는 동사가 존재하지만, 한국어에서는 '보내-'가 CAUSE와 $P_{LOC}$로만 분해되는 동사만 존재하기 때문에 나타나는 현상이다. 이는 한국어의 '보내-'가 '주-'와 결합할 때는 이중 목적어 구문을 허용하는 것으로부터 알 수 있다. '주-'는 $P_{HAVE}$를 갖는 동사와 $P_{LOC}$를 갖는 동사로 나누어지는데, $P_{HAVE}$로 나누어지는 '주-'가 '보내-'의 이중목적어 구문을 허용해 주는 것으로 본다. '주-'는 '보내-' 이외에도 사역 동사들과 수여 동사들의 이중 목적어 구문의 형성을 돕는다.

• Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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• 2002.02a
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• pp.348-357
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• 2002

This paper discusses constraints on grammaticalization, a primarily diachronic process through which lexical elements take on grammatical functions. In particular, it will argue that two constraints on this process, namely Persistence and Lwering, explain the different distributional patterns of time-relationship adverbs in Japanese, Korean, English and German. Furthermore, it will suggest that the distributional difference between Japanese and Korean time-relationship adverbs is not an isolated phenomenon but is a reflection of the overall semantic typological differences between the two languages in the sense of Hawkins (1986).

• Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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• 2002.02a
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• pp.177-186
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• 2002

Korean predicative verb forms obligatorily denote the three categories speech level, mood and sentence type which are not handled by most of the automatic word form recognition systems for this language. These categories are marked by special endings. This paper examines predicative verb forms concentrating on the lexical description of these endings in the framework of Left-Associative Grammar (LAG). Additionally this paper suggests a system to analyse verb forms in these aspects. The results of this study have been implemented using Malaga$^2$ and integrated into an automatic word form recognition system for Korerin called KMM (Korean Malaya Morphology).

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.957-962
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• 2007

본 논문에서 제안하는 정보 검색기는 일반적인 불리언(Boolean) 질의를 통해서 정보를 검색하는 것이 아니라, 문장으로 입력된 질의형태의 패턴을 분석하여 그에 맞는 정보를 직접 제공하는 것에 목적을 둔다. 이를 위해 어휘 의미 패턴(Lexical Semantic Pattern)과 온톨로지(Ontology) 기술이 정보검색기 개발에 적용되었다. 제안된 시스템에서는 다양한 형태로 표현된 문장 질의를 어휘 의미 패턴을 사용해서 문장의 질의 패턴을 추출하고 사용자 질의를 하나의 온톨로지(Ontology) 추론 질의와 매칭함으로써 질의에 대한 정확한 해답을 추출할 수 있다. 또한, 자연어 문장 입력에 대한 검색 질의 생성기를 구축하고 온톨로지로 표현된 지식을 사용하여 정보검색기 질의를 자동으로 확장함으로써 더욱 정확한 정보 검색 결과를 만들어 낼 수 있다.