• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.305-312
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• 1994

품사 태깅은 코퍼스에 정확한 품사 정보를 첨가하는 작업이다. 많은 단어는 하나 이상의 품사를 갖는 중의성이 있으며, 품사 태깅은 지역적 문맥을 이용하여 품사 중의성을 해결한다. 한국어에서 품사 중의성은 다양한 원인에 의해서 발생한다. 일반적으로 동형 이품사 형태소에 의해 발생되는 품사 중의성은 문맥 확률과 어휘 확률에 의해 해결될 수 있지만, 이형 동품사 형태소에 의해 발생되는 품사 중의성은 상호 정보나 의미 정보가 있어야만 해결될 수 있다. 그리나, 기존의 한국어 품사 태깅 방법은 문맥 확률과 어휘 확률만을 이용하여 모든 품사 중의성을 해결하려 하였다. 본 논문은 어절 태깅 단계에서는 중의성을 최소화하고, 형태소 태깅 단계에서는 최소화된 중의성 중에서 하나를 결정하는 두단계 태깅 방법을 제시한다. 제안된 어절 태깅 방법은 단순화된 어절 태그를 이용하므로 품사 집합에 독립적이면, 대량의 어절을 소량의 의사 부류에 사상하므로 통계 정보의 양이 적다. 또한, 은닉 마르코프 모델을 이용하므로 태깅되지 않은 원시 코퍼스로부터 학습이 가능하며, 적은 수의 파라메터와 Viterbi 알고리즘을 이용하므로 태깅 속도가 효율적이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.786-788
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• 2010

최근 시맨틱 웹의 등장과 발전은 웹 2.0의 발전과 더불어 새로운 웹의 문화를 바꾸어 놓았다. 시맨틱 웹의 적용분야는 다양하지만 그중에서 의미 정보 검색과 다국어 정보 검색 기술을 통한 다국어 지원 번역이 연구 분야로의 필요성이 있다. 기존 기계번역이 번역률에 있어서 가장 큰 한계점은 단어 의미 중의성과 문법적은 오류이다. 따라서 본 논문에서는 시맨틱 웹과 단어 의미 중의성을 해소 시킬 새로운 알고리즘을 제안함으로써 단점을 제거하여 번역률을 향상시켜 모바일에 적용하였다. 모바일에 입력된 신문기사 이미지를 OCR을 통해 텍스트로 변환하고 사전 및 분야 온톨로지와 문장 규칙 추론을 동해 처리 속도 및 정확도 높은 번역시스템을 설계 및 구현하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.289-292
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• 2002

국어에서 wh-단어가 포함된 의문사 의문문과 부정사 의문문은 통사적으로 같은 구조를 가지지만 의미적으로는 중의 관계에 있다. 그러나 두 의문문은 문장으로 발화될 때 음성적으로 서로 다른 여러 가지 운율 특징의 차이를 보여줌으로써, 발화 차원에서는 더 이상 중의 관계를 유지하지 않는다. 본고에서는 이러한 중의성의 해소는 두 의문문의 초점이 달리 실현되기 때문이라고 본다. 기존의 연구에서는 두 가지 의문문의 억양 연구를 초점의 작용 범위와 문말 억양의 차이, 강세구 형성의 유형을 중심으로 고찰하였다 .그리고 의문사와 부정사의 의미는, 이에 후행하는 서술어와 형성하는 강세구 유형에서 우선적으로 그 의미가 구분될 수 있다고 보았다. 그러나, 본고에서는 국어의 wh-단어가 초점으로서 작용하는 운율적 돋들림을 좀더 다양한 환경에서 실험하였다. 그리고 의문사${\cdot}$부정사와 후행하는 언어단위의 강세구 형성(accentual phrasing) 유형, 의문사${\cdot}$부정사 의문문 전체 문장 억양의 실현 양상, wh-단어 자체의 음의 높낮이(pitch contour) 실현 유형, 문말 억양(boundary tone)에서 음의 높낮이를 대상으로 분석하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.7 no.4
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• pp.783-787
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• 2012

It is not easy to find out syntactic error in a spelling checker systems of Korean, because the spelling checker is generally to correct each phrase and it cannot check the errors of contextual ill-matched words. Spelling checker system tests errors based on a words. Disambiguation of lexical ambiguities is important in natural language processing. Its outputs is used in syntactic analysis. For accurate analysis of a sentence, syntactic analysis system must find out the ambiguity of morphemes in a word. In this paper, we suggest several rules to resolve the ambiguities of morphemes in a word. Using these methods, we can reduce many lexical ambiguities in Korean.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.40-44
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• 2012

어휘가 갖는 의미적 중의성은 자연어의 특성 중 하나로 자연어 처리의 정확도를 떨어트리는 요인으로, 이러한 중의성을 해소하기 위해 언어적 규칙과 다양한 기계 학습 모델을 이용한 연구가 지속되고 있다. 의미적 중의성을 가지고 있는 동형이의어의 의미분별을 위해서는 주변 문맥이 가장 중요한 자질이 되며, 자질 정보를 추출하기 위해 사용하는 문맥 창의 크기는 중의성 해소의 성능과 밀접한 연관이 있어 신중히 결정되어야 한다. 본 논문에서는 의미분별과정에 필요한 문맥을 가변적인 크기로 사용하는 가변길이 윈도우 방식을 제안한다. 세종코퍼스의 형태의미분석 말뭉치로 학습하여 12단어 32,735문장에 대해 실험한 결과 용언의 경우 평균 정확도 92.2%로 윈도우를 고정적으로 사용한 경우에 비해 향상된 결과를 보였다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.3 no.1
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• pp.1-24
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• 1991

This paper presents the Lexical Ambiguity Resolution System of Korean Language. This system uses Dependency grammar and Collative Semantics. Dependency grammar is used to analyze Korean syntactic dependency. A robust way to analyze a sentence is to establish links between individual words. Collative Semantics investigates the interplay between lexical ambiguity and semantics relations. Collative Semantics consists of sense-frame, semantic vector, collation, and screening. Our system was implemented by C programming language. This system analyzes sentences, discriminates the kinds of semantic relation between pairs of words senses in those sentences, and resolves lexical ambiguity.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.767-770
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• 2018

인공지능의 발달로 사람이 사용하는 자연어 형태의 문장을 통해 정보를 주고받는 질의응답 시스템이 주목받고 있다. 이러한 질의응답 시스템은 자연어로 구성된 사용자의 질의문에서 의도를 정확하게 파악해야 한다. 단순히 질의어의 키워드에 의존한 검색은 단어의 중의성을 고려하지 않아 질의문의 의도를 정확히 파악하는 데 문제가 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 질의문의 의미와 맥락에 따른 연관성을 이용하여 유의어를 확장하는 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 워드 임베딩을 통해 생성된 단어 유사도를 이용하여 질의문에서 추출된 키워드를 확장하는 방법을 제안한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.943-948
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• 2007

진료 기록 문서(CDA)가 의사들에 의해 작성되기 때문에 많은 전문용어, 약어, 숫자, 기호 등을 포함하고 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 문서 내에서 여러 의미로 해석될 수 있는 약어, 중의어 등의 단어 모호성을 해소하고자 의미적 등가 부류를 이용하여 모호성을 해소하였다. 특히 의료문서가 많은 비율의 숫자, 기호를 사용하고 있고 문서 내에서 많은 의미적 유의성을 포함하고 있기 때문에 이들을 불용어로 처리하지 않고 의미적 등가 부류에 포함시킴으로써 진료문서 특성을 반영하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.460-463
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• 2002

사전 뜻풀이에서 추출된 기존의 의미정보는 동형이의어가 포함된 뜻풀이에서 명사, 용언을 모두 추출하는 방법을 이용하여 단어 중의성 해소에 부적절만 정보를 상당수 포함하게 되었다. 이러만 부적절한 정보 때문에 오분석이나 과분석이 발생하게 된다. 그러므로 기존의 의미정보에서 동형이의어 분별에 유용한 정보만을 선택하는 기준이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 사전 뜻풀이에서 동형이의어와 의미정보 사이의 상호정보량을 계산하고 임계치를 선정하여 의미정보를 선택제약하는 방법을 이용하였다. 임계치에 의해 제한된 의미정보의 효율성을 실험하기 위한 다양만 동형이의어 분별 실험들을 수행하였다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.24 no.4
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• pp.285-303
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• 2007

This study aims to explore a new technique making complementary linkage between controlled vocabularies and uncontrolled vocabularies for analyzing a research domain. Co-word analysis can be largely divided into two based on the types of vocabulary used: controlled and uncontrolled. In the case of using controlled vocabulary, data sparseness and indexer effect are inherent drawbacks. On the other case, word selection by the author's perspective and word ambiguity. To complement each other, we suggest a descriptor profiling that represents descriptors(controlled vocabulary) as the co-occurrence with words from the text(uncontrolled vocabulary). Applying the profiling to the domain of information science implies that this method can complement each other by reducing the inherent shortcoming of the controlled and uncontrolled vocabulary.