• Title/Summary/Keyword: word-net

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Emotion Recognition based on Short Text using Semantic Orientation Analysis (의미 지향성 분석을 통한 단문 텍스트 기반 감정인지)

  • Kim, Hyun-Woo;Lee, Sung-Young;Chung, Tae-Choong;Yoon, Suk-Hwan
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2012.06b
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    • pp.375-377
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    • 2012
  • 스마트폰과 같은 모바일 기기가 발전함에 따라 SNS, 모바일 메신저, SMS와 같은 단문 기반 메시지는 자신의 감정을 가장 잘 표현하는 매체이다. 그럼에도 불구하고 기존 연구는 주로 장문의 텍스트로부터 긍정, 부정 분류나 문서의 성향을 분석하는 것에 그치는 경우가 많다. 의미지향(Semantic Orientation)방법은 검색엔진을 통해 감정 키워드와 인지하고자 하는 단어의 동시 빈출 정도를 PMI로 계산한 것으로 WordNet과 같은 의미 사전이 존재하지 않는 한국어의 특성에서 적용 가능한 방법이다. 본 논문에서는 의미 지향성 및 다른 텍스트 기반 감정 분류 기술에 대해 비교하고 이들을 활용하여 한국어로 구성된 단문 텍스트에서 효율적인 감정 분류 기법을 제안하고자 한다.

Implementation of Dependency Parser using Argument Information based on Korean WordNet (한국어 어휘의미망에 기반한 논항 정보를 이용한 의존문법 구문분석기의 구현)

  • Im, Gyeong-Eop;Jung, Youngim;Kwon, Hyuk-Chul
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2007.10a
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    • pp.158-164
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    • 2007
  • 한국어는 한 어절이 한 개 이상의 형태소로 이루어졌으며, 이 때문에 지역 중의성이 발생한다. 대부분의 선행 연구에서는 이러한 지역 중의성을 배제하거나, 태거를 사용하여 지역 중의성을 제거해왔다. 본 연구에서는 문장의 모든 형태소 분석에 대해 구문분석을 시도하며, 중의성을 제거하고자 적용된 의존문법 규칙과 구 묶음, 부사 하위범주화, 논항 정보 사전 이용 등의 다양한 기법을 설명하고, 구문분석 성능을 실험으로 나타낸다. 특히, 말뭉치마다 논항 정보 사전을 따로 구축하는 번거로움을 피하고자 한국어 어휘의미망을 사용한다.

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Automatic Mapping of Korean Wordnet "KorLex" to Semantic Classes of Sejong Dictionary (세종 의미 부류와 KorLex 명사 어휘 의미망 자동 맵핑)

  • So, Gilja;Yoon, Aesun;Kwon, Hyuk-Chul
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2009.10a
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    • pp.92-96
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    • 2009
  • 인간이 가진 개념을 지식베이스화하려는 시도 중 하나로 의미망이 구축되고 있다. 한국어를 대상으로 한 어휘 의미망 중 프린스턴 대학의 WordNet을 대역한 KorLex는 1,2단계에서 한국어 어휘의미의 특성을 반영하여 개념 및 의미구조를 재구조화하고 있다. 그러나 현재 KorLex의 동의어 집합을 구성하는 어휘 의미에는 논항정보를 따로 구성할 수 없었다. 본 연구는 세종 전자 사전 격틀정보내의 선택제약조건(selectional restriction)으로 사용되고 있는 의미 부류와 KorLex의 명사 어휘 의미망을 자동 맵핑하는 방안을 제안함으로써 KorLex에서 세종 전자 사전 격틀정보를 활용할 수 있는 가능성을 제공한다.

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Do ancient people have 9 breaths per minute respiratory rate? (고인들은 1분에 9회 빈도의 호흡을 하였는가? : "일만삼천오백식(一萬三千五白息)"에 대한 고찰)

  • Kim, Kiwang
    • The Journal of the Society of Korean Medicine Diagnostics
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    • v.21 no.1
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    • pp.1-12
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    • 2017
  • Objectives Some major Chinese medical classics like Huangdineijing (黃帝內經) and Nanjing (難經) assert that a normal person breaths 13,500 times every day. It's just half of real breathing cycles of human. So I tried to find a reasonable explanation to solve this conflict between truth and literal description. Materials and methods To find breath count descriptions in Chinese ancient books, I used Kanseki Repository (http://kanripo.org/). To find precedent research on this topic, I used China National Knowledge Infrastructure (http://cnki.net). Results 33 books refers to human breath cycles for a day, and most of them introduce 13,500 as human breathing frequency of one day. Some recent papers on Laoguanshan (老官山) Western Han dynasty manuscripts show new clues on this topic. Conclusion I assume that 13,500 cycles, the incorrect human breathing frequency of a day, might be originated from adjusting the meaning and usage of the word "Xi (息)".

Buyer Category-Based Intelligent e-Commerce Meta-Search Engine (구매자 카테고리 기반 지능형 e-Commerce 메타 서치 엔진)

  • Kim, Kyung-Pil;Woo, Sang-Hoon;Kim, Chang-Ouk
    • IE interfaces
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    • v.19 no.3
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    • pp.225-235
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    • 2006
  • In this paper, we propose an intelligent e-commerce meta-search engine which integrates distributed e-commerce sites and provides a unified search to the sites. The meta-search engine performs the following functions: (1) the user is able to create a category-based user query, (2) by using the WordNet, the query is semantically refined for increasing search accuracy, and (3) the meta-search engine recommends an e-commerce site which has the closest product information to the user’s search intention by matching the user query with the product catalogs in the e-commerce sites linked to the meta-search engine. An experiment shows that the performance of our model is better than that of general keyword-based search.

Semantic Information Modeling for Image Annotation System (이미지 주석 시스템을 위한 의미 정보 모델링)

  • Choi, Jun-Ho;Kwak, Hyo-Seung;Kim, Won-Pil;Kim, Pan-Koo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2002.04a
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    • pp.787-790
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    • 2002
  • 의미 기반 영상 검색은 Color, Texture, Region 정보, Spatial Color Distribution등의 저차원 특징 정보와 이미지 데이터에 의미를 부여하기 위해 주서 처리하는 것이 일반적이다. 그리고 부여된 키워드나 시소러스와 같은 어휘 사전을 이용하여 의미기반 정보검색을 수행하고 있지만, 기존의 키워드기반 텍스트 정보검색의 한계를 벗어나지 못하는 문제를 야기 시킨다. 이에 본 논문에서는 시각 데이터에 존재하는 객체들과 그 객체 사이의 개념관계를 Ontology의 한 형태인 WordNet을 이용하여 의미 정보로 표현할 수 있도록 한다. 이를 활용하면 영상 데이터의 자동 주석 시스템이나 검색 시스템에서 인간이 인식하는 개념적인 사고방식에 더욱 접근할 수 있는 결과물을 얻을 수 있을 것이다.

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A Method of Service Refinement for Network-Centric Operational Environment

  • Lee, Haejin;Kang, Dongsu
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.21 no.12
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    • pp.97-105
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    • 2016
  • Network-Centric Operational Environment(NCOE) service becomes critical in today's military environment network because reusability of service and interaction are being increasingly important as well in business process. However, the refinement of service by semantic similarity and functional similarity at the business process was not detailed yet. In order to enhance accuracy of refining of business service, in this study, the authors introduce a method for refining service by semantic similarity and functional similarity in BPMN model. The business process are designed in a BPMN model. In this model, candidated services are refined through binding related activities by the analysis result of semantic similarity based on word-net and functional similarity based on properties specification between activities. Then, the services are identified through refining the candidated service. The proposed method is expected to enhance the service identification with accuracy and modularity. It also can accelerate more standardized service refinement developments by the proposed method.

Discovering Semantic Relationships between Words by using Wikipedia (위키피디아에 기반한 단어 사이의 의미적 연결 관계 탐색)

  • Kim, Ju-Hwang;Hong, Min-sung;Lee, O-Joun;Jung, Jason J.
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2015.07a
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    • pp.17-18
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    • 2015
  • 본 논문에서는 위키피디아를 이용하여 단어 사이의 유사도와 내포된 연결 단어들에 대한 탐색 기법을 제안 한다. 위키피디아에서 제공하는 API를 이용하여 두 단어 사이를 탐색함으로써, 기존 단어 사이의 유사도를 계산하는 방식보다 더 간단하고 폭 넓은 의미 집단을 포괄할 수 있다. 이는 그래프적 특성에 기반하며 그래프를 구성하는 방식으로써 동적 방식과 정적 방식으로 구성된다.

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A Study on the Methodology for Merging the Heterogeneous Domain Ontologies (이질의 도메인 온톨로지내의 개념간 병합 방법 연구)

  • Kong Hyun-Jang;Hwang Myung-Gwun;Kim Pan-Koo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2004.11a
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    • pp.677-680
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    • 2004
  • 시맨틱 웹의 개발에 대한 연구가 많이 진행됨에 따라 많은 도메인 온톨로지들이 구축되고 있다. 많은 개발자들이 연구 겉과를 바탕으로 온톨로지를 제작하고 있으나, 개발자들의 개인 관점의 차이, 명확한 온톨로지 구축 방법론의 부재, 온톨로지 구축 도구의 다양성 등의 문제에 따라 동일한 주제의 온톨로지 일지라도 내용에서 많은 차이점이 발생하고 있다. 이러한 온톨로지 언어적 수준, 온톨로지적 수준의 차이 때문에 각각 온톨로지의 상호운용성이 떨어진다. 또한 현재 온톨로지 구축 도구들의 기능들은 온톨로지 생성, 편집, 추론 등이 주를 이루고 있고, 동일한 주제에 대한 이질의 도메인 온톨로지를 병합하는 기능은 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 각각의 개발자에 의해 개발된 동일한 도메인의 온톨로지들을 병합하여 더욱 완전한 온톨로지 구축을 위한 병합 방법을 연구하였다. 병합 방법은 대형의 온톨로지인 워드넷(WordNet)을 기반으로 하여, 이러한 이질의 도메인 온톨로지들을 공통된 주제를 중심으로 세부적인 단계를 거쳐 병합을 꾀하였다.

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User Category-Based Intelligent e-Commerce Meta-Search Engine

  • U, Sang-Hun;Kim, Gyeong-Pil;Kim, Chang-Uk
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.346-355
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    • 2005
  • In this paper, we propose a meta-search engine which provides distributed product information through a unified access to multiple e-commerce. The meta-search engine proposed in this paper performs the following functions: (I) The user is able to create a category-based user query, (2) by using the WordNet, the query is semantical refined fined for increasing search accuracy, and (3) the meta-search engine recommends an e-commerce site which has the closest product information to the user's search intention, by matching the user query with the product catalogs in the e-commerce sites linked to the meta-search engine. An experiment shows that the performance of our model is better than that of general keyword-based search.

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