• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.85-93
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• 1992

본 논문은 한글-한자 변환에 있어서 여러 대응 한자를 갖는 동형이의어의 모호성 해소 방법을 제안한다. 기존의 변환 방법은 사용자의 개입으로 이루어지므로, 사용자에게 많은 부담을 주고 변환 효율을 떨어뜨린다. 한자선택에 있어서 동형이의어 문제의 근본적 해결을 위해, 본 시스템에서는 의미 분석을 이용한 한글-한자 변환기를 제안한다. 이를 위해 격문법과 관련어 지식 베이스(thesaurus)를 사용한다. 격문법을 사용하여 서술어를 중심으로 관련된 격틀의 의미를 분석한다. 그리고 합성어의 경우에 합성어의 구성 형태에 따라 격문법을 사용하거나 관련어 지식 베이스에서의 의미 근접성을 사용한다. 본 논문은 이와 같이 의미 분석 및 개념 정보를 기반으로 하는 동형이의어의 모호성 해결 방안을 제시하고 이를 반영한 한글-한자 변환 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.167-170
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• 2013

한국어 어휘의 의미를 파악하기 위하여 어휘의 의미 중의성을 해결하는 것은 중요한 일이다. 본 논문에서는 한국어 다의어 기반의 어휘 의미망과 용언의 논항정보 등의 관계가 포함된 어휘지도(UWordMap)를 사용하여 용언의 의미 중의성 해소에 대한 연구를 진행한다. 기존의 의미 중의성 해소 연구와 같은 동형이의어 단위가 아닌 다의어 단위의 용언 의미 중의성 해소 시스템을 개발하였다. 실험결과 실험말뭉치로 품사 태그 부착 말뭉치를 사용했을 때 동형이의어 단위 정확률은 96.44%였고, 다의어 단위 정확률은 67.65%였다. 실험말뭉치로 동형이의어 태그 부착 말뭉치를 사용했을 때 다의어 단위 정확률은 77.22%로 전자의 실험보다 약 10%의 높은 정확률을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.152-155
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• 2013

한국어 어절은 많은 동형이의어를 가지고 있기 때문에 주변 어절(또는 문맥)을 보지 않으면 중의성을 해결하기 어렵다. 이런 중의성을 해결하기 위해서 주변 어절 정보를 입력받아 통계적으로 의미를 선택하는 기계학습 알고리즘들이 많이 연구되었으며, 그 중에서 특히 은닉 마르코프 모델을 활용한 연구가 높은 성과를 거두었다. 일반적으로 마르코프 모델만을 기반으로 알고리즘을 구성할 경우 은닉 마르코프 모델 보다는 단순하기 때문에 빠르게 작동하지만 정확률이 낮다. 본 논문은 마르코프 모델을 기반으로 하면서, 부분적으로 은닉 마르코프 모델을 혼합한 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 속도는 마르코프 모델과 유사하며, 정확률은 은닉 마르코프 모델에 근접한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.157-160
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• 2006

웹 자원이 방대함에 따라, 사용자가 원하는 정보를 얼마나 정확하게 제시하느냐가 정보검색시스템 성능을 판단하는 기준이 된다. 그러나 동형이의어만을 질의어로 이용한 검색 결과는 동형이의어 각 의미에 관련된 문서가 혼재되어 있거나, 특정 의미에 관련된 문서가 집중적으로 나타나는 현상을 볼 수 있다. 이에 본 논문에서는 한국어 사용자 어휘지능망(U-WIN)의 관계정보를 이용하여 질의어의 모호성을 해결하고 의미적 정보검색의 기반을 마련하고자 한다. 우선, 전문분야에 주로 사용되는 동형이의어와 보편적으로 사용하는 동형의어를 구번하여 질의어로 선정하고, '질의어+상위어' 형태의 확장 질의어에 대해 두 개의 포탈사이트(Google, Naver)를 대상으로 웹 문서를 검색하여 정확률이 각각 81.5%(Naver), 65.5%(Google)로 나타났다.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.1
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• pp.71-79
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• 2016

Disambiguation of homographs is an important job in Korean semantic processing and has been researched for long time. Recently, machine learning approaches have demonstrated good results in accuracy and speed. Other knowledge-based approaches are being researched for untrained words. This paper proposes a hybrid method based on the machine learning approach that uses a lexical semantic network. The use of a hybrid approach creates an additional corpus from subcategorization information and trains this additional corpus. A homograph tagging phase uses the hypernym of the homograph and an additional corpus. Experimentation with the Sejong Corpus and UWordMap demonstrates the hybrid method is to be effective with an increase in accuracy from 96.51% to 96.52%.

• 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.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2006.11a
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• pp.547-550
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• 2006

The criterion which judges an information retrieval system performance is to how many accurately retrieve an information that the user wants. The search result which uses only homograph has been appears the various documents that relates to each meaning of the word or intensively appears the documents that relates to specific meaning of it. So in this paper, we suggest semantic information retrieval technique using relation within User-Word Intelligent Network(U-WIN) to solve a disambiguation of query In our experiment, queries divide into two classes, the homograph used in terminology and the general homograph, and it sets the expansion query forms at "query + hypemym". Thus we found that only web document search's precision is average 73.5% and integrated search's precision is average 70% in two portal site. It means that U-WIN-Based semantic information retrieval technique can be used efficiently for a IR system.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.269-276
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• 2000

본 연구에서는 사전의 뜻말이에서 의미 정보를 추출하고, 이 의미 정보를 확률 통계적 방법에 적용하여 의미 중의성을 해결하는 모델을 제안한다. 사전의 뜻풀이말에 동형이의어를 포함하고 있는 표제어와 뜻풀이말을 구성하는 보통 명사, 형용사와 동사를 의미 정보로 추출한다. 비교적 중의성이 자주 발생하는 9개의 동형이의어 명사를 대상으로 실험하였다. 학습에 이용된 데이터로 정확률을 실험하는 내부 실험의 결과, 체언류(보통 명사)와 용언류(동사, 형용사)의 가중치를 0.9/0.1로 주는 것이 가장 정확률이 높았다. 외부 실험은 국어 정보베이스와 ETRI 코퍼스를 이용하여 1,796문장을 실험하였는데, 평균 79.73%의 정확률을 보였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.38 no.4
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• pp.444-450
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• 2014

Most researches on word sense disambiguation have used static sized context regardless of sentence patterns. This paper proposes to use dynamic sized context considering sentence patterns and distance between words for word sense disambiguation. We evaluated our system 12 words in 32,735sentences with Sejong POS and sense tagged corpus, and dynamic sized context showed 92.2% average accuracy for predicates, which is better than accuracy of static sized context.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.269-276
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• 2000

본 연구에서는 사전의 뜻풀이말에서 의미 정보를 추출하고, 이 의미 정보를 확률 통계적 방법에 적용하여 의미 중의성을 해결하는 모델을 제안한다. 사전의 뜻풀이말에 동형이의어를 포함하고 있는 표제어와 뜻풀이말을 구성하는 보통 명사, 형용사와 동사를 의미 정보로 추출한다. 비교적 중의성이 자주 발생하는 9개의 동형이의어 명사를 대상으로 실험하였다. 학습에 이용된 데이터로 정확률을 실험하는 내부 실험의 결과, 체언류(보통 명사)와 용언류(동사, 형용사)의 가중치를 0.9/0.1로 주는 것이 가장 정확률이 높았다. 외부 실험은 국어 정보베이스와 ETRI 코퍼스를 이용하여 1,796문장을 실험하였는데, 평균 79.73%의 정확률을 보였다.