• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.504-509
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• 2018

Neural machine translation (NMT) has recently achieved the state-of-the-art performance. However, it is reported failing in the word sense disambiguation (WSD) for several popular language pairs. In this paper, we explore the extent to which NMT systems are able to disambiguate the Korean homographs. Homographs, words with different meanings but the same written form, cause the word choice problems for NMT systems. Consistent with the popular language pairs, we discover that NMT systems fail to translate Korean homographs correctly. We provide a Korean word sense disambiguation tool-UTagger to use for improvement of NMT's translation quality. We conducted translation experiments using Korean-English and Korean-Vietnamese language pairs. The experimental results show that UTagger can significantly improve the translation quality of NMT in terms of the BLEU, TER, and DLRATIO evaluation metrics.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.41-49
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• 2017

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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.125-130
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• 2003

본 논문은 구문관계에 기반한 단서의 결정 리스트를 이용한 지도학습 어의 애매성 해결 방법을 제시한다. 이 방법은 주어진 단어의 어의 애매성을 해결하기 위해 애매한 의미를 가지는 단어와 문맥 내 주변 단어들 사이의. 구문적 관계에 비중을 두며, 모든 단서들을 통합하는 대신에 주어진 문맥 내에서 애매성 해결에 최상이 되는 단일 증거를 규명하고 이용함으로써 올바른 의미를 결정한다. 10개의 한국어 동사에 대한 실험 결과 주변 문맥 단어 외에 구문적인 단서를 추가한 방법이 정확도 성능에 있어서 기준 정확도보다 33% 향상됨을 보였으며, 결정 리스트를 사용한 방법이 모든 애매성 해결에 대한 단서들을 통합하는 방법보다 3%의 정확도 성능 개선을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.1-13
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• 2015

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.

• 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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.325-331
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• 2013

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.

• 정보관리연구
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• 제42권2호
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• pp.193-210
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• 2011

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.

• 인지과학
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• 제3권2호
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• pp.225-248
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• 1992

본 논문에서는 의미 네트워크에 기반을 둔 지식베이스를 이용하여 단어 의미의 모호성을 해소하는 방법들을 소개 한다. 기본이 되는 방법은 입력문자의 의미해석이 진행됨에 따라 수집되는 지식베이스내의 경로(path)들을 추적하여 이용하는 것이다. 이러한 경로들을 의미경로(semantic path)라고 부른다. 파싱과정에서 한 단어가 입력되면 이단어가 가질수 있는 의미 중에서 어느 의미 경로에도 이용되지 않은 것들이 제거된다. 각 제거는 의미 경로들을 통하여 전파되어 이미 입력된 다른 단어들의 의미의 제거를 유발한다. 이 박업은 더이상 제거되는 의미가 없을때 까지 반복 진행된느데 이를 recursive word sense removal 작업이라 부른다. 추상적인 개념의 구체화(conctetion) 작업도 단어 의미 모호성해소의 중요한 방법인데, 본 논문에서는 이를 경로조절작업(path adjustment operation)이라고 불리는 방법을 이용하여 확장시키는 방법을 소개한다. 의미사이의 연과성(semantic association)이나 구문분석으로부터의 정보를 위의 방법들과 관련지어 이용하는 방법도 살펴본다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권2호
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• pp.107-112
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• 2016

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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.418-425
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• 2016

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.