• 제목/요약/키워드: semantic features

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Vocabulary Expansion Technique for Advertisement Classification

  • Jung, Jin-Yong;Lee, Jung-Hyun;Ha, Jong-Woo;Lee, Sang-Keun
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제6권5호
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    • pp.1373-1387
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    • 2012
  • Contextual advertising is an important revenue source for major service providers on the Web. Ads classification is one of main tasks in contextual advertising, and it is used to retrieve semantically relevant ads with respect to the content of web pages. However, it is difficult for traditional text classification methods to achieve satisfactory performance in ads classification due to scarce term features in ads. In this paper, we propose a novel ads classification method that handles the lack of term features for classifying ads with short text. The proposed method utilizes a vocabulary expansion technique using semantic associations among terms learned from large-scale search query logs. The evaluation results show that our methodology achieves 4.0% ~ 9.7% improvements in terms of the hierarchical f-measure over the baseline classifiers without vocabulary expansion.

구조 및 의미 정보를 활용한 파스 트리 커널 기반의 온톨로지 정렬 방법 (Ontology Alignment based on Parse Tree Kernel usig Structural and Semantic Information)

  • 손정우;박성배
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제36권4호
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    • pp.329-334
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    • 2009
  • 기존 온톨로지 정렬 기법은 두가지 문제점을 가지고 있다. 먼저 자질을 해당 분야 전문가가 정의하기 때문에 중요한 자질들이 자질셋에 포함되지 않을 수 있다는 것이다. 다음으로는 온톨로지의 의미 정보와 구조 정보를 이용하여 유사도를 따로 계산한 후, 각각의 실험에 의해 정의된 가중치를 이용하여 전체 유사도를 계산한다. 하지만 온톨로지 상에 나타나는 의미 정보와 구조정보의 상대적인 가중치가 실험적인 방법 혹은 사용자에 의해 결정되기 때문에 시스템이 특정 온톨로지에 한정되거나 성능이 떨어질 수 있어 문제이다. 본 논문에서는 온톨로지 정렬을 위한 파스 트리 커널을 제안한다. 온톨로지 상의 개체에 대한 유사도를 계산하기 위해 먼저 온톨로지를 트리 구조로 변환한다 그 후, 변환된 트리 간의 유사도는 온톨로지 정렬을 위해 수정된 파스트리 커널을 이용하여 계산한다. 이때 자질은 명시적으로 나열하지 않는다. 유사도 계산시, 파스 트리 커널에 근사 스트링 매칭 기법을 적용하여 의미 정보를 반영한다. 검증 위한 실험에서 제안한 방법은 기존의 온톨로지 정렬 기법보다 나은 성능을 보였다.

한국어 연결어미 '-면서'와 중국어 대응표현의 대조연구 -한·중 병렬 말뭉치를 기반으로 (A Comparative Study on Korean Connective Morpheme '-myenseo' to the Chinese expression - based on Korean-Chinese parallel corpus)

  • YI, CHAO
    • 비교문화연구
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    • 제37권
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    • pp.309-334
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    • 2014
  • This study is based on the Korean-Chinese parallel corpus, utilizing the Korean connective morpheme '-myenseo' and contrasting with the Chinese expression. Korean learners often struggle with the use of Korean Connective Morpheme especially when there is a lexical gap between their mother language. '-myenseo' is of the most use Korean Connective Morpheme, it usually contrast to the Chinese coordinating conjunction. But according to the corpus, the contrastive Chinese expression to '-myenseo' is more than coordinating conjunction. So through this study, can help the Chinese Korean language learners learn easier while studying '-myenseo', because the variety Chinese expression are found from the parallel corpus that related to '-myenseo'. In this study, firstly discussed the semantic features and syntactic characteristics of '-myenseo'. The significant semantic features of '-myenseo' are 'simultaneous' and 'conflict'. So in this chapter the study use examples of usage to analyse the specific usage of '-myenseo'. And then this study analyse syntactic characteristics of '-myenseo' through the subject constraint, predicate constraints, temporal constraints, mood constraints, negatives constraints. then summarize them into a table. And the most important part of this study is Chapter 4. In this chapter, it contrasted the Korean connective morpheme '-myenseo' to the Chinese expression by analysing the Korean-Chinese parallel corpus. As a result of the analysis, the frequency of the Chinese expression that contrasted to '-myenseo' is summarized into

    . It can see from the table that the most common Chinese expression comparative to '-myenseo' is non-marker patterns. That means the connection of sentence in Korean can use connective morpheme what is a clarifying linguistic marker, but in Chinese it often connect the sentence by their intrinsic logical relationships. So the conclusion of this chapter is that '-myenseo' can be comparative to Chinese conjunction, expression, non-marker patterns and liberal translation patterns, which are more than Chinese conjunction that discovered before. In the last Chapter, as the conclusion part of this study, it summarized and suggest the limitations and the future research direction.

  • BiLSTM 모델과 형태소 자질을 이용한 서술어 인식 방법 (Predicate Recognition Method using BiLSTM Model and Morpheme Features)

    • 남충현;장경식
      • 한국정보통신학회논문지
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      • 제26권1호
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      • pp.24-29
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      • 2022
    • 정보 추출 및 질의응답 시스템 등 다양한 자연어 처리 분야에서 사용되는 의미역 결정은 주어진 문장과 서술어에 대해 서술어와 연관성 있는 논항들의 관계를 파악하는 작업이다. 입력으로 사용되는 서술어는 형태소 분석과 같은 어휘적 분석 결과를 이용하여 추출하지만, 한국어 특성상 문장의 의미에 따라 다양한 패턴을 가질 수 있기 때문에 모든 언어학적 패턴을 만들 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 사전에 언어학적 패턴을 정의하지 않고 신경망 모델과 사전 학습된 임베딩 모델 및 형태소 자질을 추가한 한국어 서술어를 인식하는 방법을 제안한다. 실험은 모델의 변경 가능한 파라미터에 대한 성능 비교, 임베딩 모델과 형태소 자질의 사용 유무에 따른 성능 비교를 하였으며, 그 결과 제안한 신경망 모델이 92.63%의 성능을 보였음을 확인하였다.

    서바이벌 네트워크 개념을 이용한 저자 식별 프레임워크: 의미론적 특징과 특징 허용 범위 (Authorship Attribution Framework Using Survival Network Concept : Semantic Features and Tolerances)

    • 황철훈;신건윤;김동욱;한명묵
      • 정보보호학회논문지
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      • 제30권6호
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      • pp.1013-1021
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      • 2020
    • 악성코드 저자 식별은 알려진 악성코드 저자의 특징을 이용하여 알려지지 않은 악성코드의 저자 특징과 비교를 통해 악성코드를 식별하기 위한 연구 분야이다. 바이너리를 이용한 저자 식별 방법은 실질적으로 배포된 악성코드를 대상으로 수집 및 분석이 용이하다는 장점을 갖으나, 소스코드를 이용한 방법보다 특징 활용 범위가 제한된다. 이러한 한계점으로 인해 다수의 저자를 대상으로 정확도가 저하된다는 단점을 갖는다. 본 연구는 바이너리 저자 식별에 한계점을 보완하기 위하여 '바이너리로부터 의미론적 특징 정의'와 '서바이벌 네트워크 개념을 이용한 중복 특징에 대한 허용 범위 정의' 방법을 제안한다. 제안한 방법은 바이너리 정보로부터 Opcode 기반의 그래프 특징을 정의하며, 서바이벌 네트워크 개념을 이용하여 저자별 고유 특징을 선택할 수 있는 허용범위를 정의하는 것이다. 이를 통해 저자별 특징 정의 및 특징 선택 방법을 하나의 기술로 정의할 수 있으며, 실험을 통해 선행연구보다 5.0%의 정확도 향상과 함께 소스코드 기반 분석과 동일한 수준의 정확도 도출이 가능함을 확인할 수 있었다.

    반자동으로 구축된 의미 사전을 이용한 한국어 상품평 분석 시스템 (A Korean Product Review Analysis System Using a Semi-Automatically Constructed Semantic Dictionary)

    • 명재석;이동주;이상구
      • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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      • 제35권6호
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      • pp.392-403
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      • 2008
    • 사용자가 작성한 리뷰는 다양한 활용성을 갖는 가치 있는 데이타이다. 특히 온라인 쇼핑몰에서의 상품평은 사용자의 구매 결정에 직접적인 영향을 미치는 중요한 정보이다. 본 논문에서는 실제 쇼핑몰 사이트에 있는 상품평을 분석하여 각 상품의 특징과 이에 대한 사용자의 의견을 요약하고 상품의 순위를 산정하는 상품평 분석 시스템을 설계하고 구현하였다. 상품평을 분석하는 과정에서는 자연언어처리 기법과 의미 사전을 사용한다. 의미 사전에는 상품의 특징을 표현하는 어휘와 각 어휘들의 극성(Polarity) 정보들을 반자동화된 도구들을 활용하여 정의할 수 있도록 구현하였다. 이에 더하여 문맥에 따라 다른 의미를 갖는 어휘를 의미 사전에서 정의하고 활용하는 방법에 대해서도 논의하였다. 실험은 2개 상품 분류의 20개 상품, 1796개의 실제 상품평을 수집하여 상품의 순위를 측정하고 주요 요소를 분석하는 방식으로 진행하였다. 그 중 2개 상품에 대한 63개의 상품평에 대하여 분석의 정확률과 재현율을 측정하였으며, 평균 88.94%의 정확률, 47.92%의 재현율을 나타내었다.

    특징 융합을 이용한 농작물 다중 분광 이미지의 의미론적 분할 (Semantic Segmentation of Agricultural Crop Multispectral Image Using Feature Fusion)

    • 문준렬;박성준;백중환
      • 한국항행학회논문지
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      • 제28권2호
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      • pp.238-245
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      • 2024
    • 본 논문에서는 농작물 다중 분광 이미지에 대해 특징 융합 기법을 이용하여 의미론적 분할 성능을 향상시키기 위한 프레임워크를 제안한다. 스마트팜 분야에서 연구 중인 딥러닝 기술 중 의미론적 분할 모델 대부분은 RGB(red-green-blue)로 학습을 진행하고 있고 성능을 높이기 위해 모델의 깊이와 복잡성을 증가시키는 데에 집중하고 있다. 본 연구는 기존 방식과 달리 다중 분광과 어텐션 메커니즘을 통해 모델을 최적화하여 설계한다. 제안하는 방식은 RGB 단일 이미지와 함께 UAV (unmanned aerial vehicle)에서 수집된 여러 채널의 특징을 융합하여 특징 추출 성능을 높이고 상호보완적인 특징을 인식하여 학습 효과를 증대시킨다. 특징 융합에 집중할 수 있도록 모델 구조를 개선하고, 작물 이미지에 유리한 채널 및 조합을 실험하여 다른 모델과의 성능을 비교한다. 실험 결과 RGB와 NDVI (normalized difference vegetation index)가 융합된 모델이 다른 채널과의 조합보다 성능이 우수함을 보였다.

    유사도 알고리즘을 활용한 시맨틱 프로세스 검색방안 (Semantic Process Retrieval with Similarity Algorithms)

    • 이홍주
      • 한국경영과학회:학술대회논문집
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      • 한국경영과학회 2007년도 추계학술대회 및 정기총회
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      • pp.267-272
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      • 2007
    • One of the roles of the Semantic Web services is to execute dynamic intra-organizational services including the integration and interoperation of business processes. Since different organizations design their processes differently, the retrieval of similar semantic business processes is necessary in order to support inter-organizational collaborations. Most approaches for finding services that have certain features and support certain business processes have relied on some type of logical reasoning and exact matching. This paper presents our approach of using imprecise matching fur expanding results from an exact matching engine to query the OWL MIT Process Handbook. In order to use the MIT Process Handbook for process retrieval experiments, we had to export it into an OWL-based format. We model the Process Handbook meta-model in OWL and export the processes in the Handbook as instances of the meta-model. Next, we need to find a sizable number of queries and their corresponding correct answers in the Process Handbook. We devise diverse similarity algorithms based on values of process attributes and structures of business processes. We perform retrieval experiments to compare the performance of the devised similarity algorithms.

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    Ontological 지식 기반 영상이해시스템의 구조 (Framework for Ontological Knowledge-based Image Understanding Systems)

    • 손세호;이인근;권순학
      • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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      • 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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      • pp.235-240
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      • 2004
    • In this paper, we propose a framework for ontological knowledge-based image understanding systems. Ontology composed of concepts can be used as a guide for describing objects from a specific domain of interest and describing relations between objects from different domains The proposed framework consists of four main subparts ⅰ) ontological knowledge bases, ⅱ) primitive feature detectors, ⅲ) concept inference engine, and ⅳ) semantic inference engine. Using ontological knowledge bases on various domains and features extracted from the detectors, concept inference engine infers concepts on regions of interest in an image and semantic inference engine reasons semantic situations between concepts from different domains. We present a outline for ontological knowledge-based image understanding systems and application examples within specific domains such as text recognition and human recognition in order to show the validity of the proposed system.

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    영한번역 시스템에서 연어 사용에 의한 실용적인 대역어 선택 (Practical Target Word Selection Using Collocation in English to Korean Machine Translation)

    • 김성묵
      • 한국산업정보학회논문지
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      • 제5권2호
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      • pp.56-61
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      • 2000
    • 기계번역시스템에서 번역의 우수성은 중의성이 심한 동사의 대역어 선택에 좌우된다. 동사의 의미분별은 함께 어울려 사용되는 연어들에 의해 해소될 수 있지만, 이러한 연어들을 획득하기에는 많은 어려움과 비용의 문제가 발생한다. 이에 따라 기존의 많은 연구 중에서 실용성을 검토해 볼 필요가 있다. 본 논문에서는 영한번역시스템의 성능 향상을 위해 기존에 획득된 연어에 최소한의 명사 의미자질을 구축하여 계산한 의미거리(Semantic Distance)에 의한 실용적인 대역어 선택 방법을 기술하고자 한다.

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