컴퓨터의 발달과 더불어 최근 자연언어 처리 분야의 일부에서는 일반 문서들(human-readable text)을 전자 문서(machine-readable text)화 하려는 노력이 이루어지고 있다. 이러한 연구 중 대표적인 것으로 사전을 전자문서화된 형태로 바꾸는 작업을 들 수 있는데, 외국에서는 이미 10여년 전부터 이에 관한 연구가 꾸준히 진행되어 결실을 맺고 있다. 이에 반해 우리나라에는 아직 이에 견줄만한, 나아가 표준화할 만한 전자사전이 아직 개발되어 있지 않은 상황이다. 따라서 본고에서는, 일반 사전을 전자사전화 하기 위한 정형화된 논리적 구조를 검토해 보기로 한다.
이 발표에서는 공시적 기술 위주의 대규모 언어사전으로서의 현대한국어 사전을 구상할 때 성찰이 요구되는 서술명사의 처리방안을 생각해 보고자 한다. 보통명사의 한 하류부류인 서술명사로 특징지어지는 명사 약속을 실례로, 그 통사 어휘적 기술을 시도하고, 그 결과를 활용하는, 언어학적으로 근거있는 명사의 사전항목 구성을 검토해 보는 것이다. 약속의 항목에 명시적으로 표시되어야 할 주요 어휘 통사적 속성을 제시하고 또 이들의 사전적 표상을 위한 몇 가지 실제적 제안을 소개하려고 한다.
인간의 언어지식은 다양한 개념 관계를 가지며 서로 망(network)의 모습으로 연결되어 있다. 인간의 언어지식의 산물 중에서 가장 체계적이며 구조적으로 언어의 모습을 드러내고 있는 결과물이 사전이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 사전 뜻풀이 말에서 개념 어휘와 자동적인 지식획득을 통하여 의미 정보를 구조적으로 추출한다. 이러한 의미 정보가 추출되면서 동시에 자동적으로 개념 어휘의 의미 참조 모형이 구축된다. 이러한 것은 사전이 표제어 리스트와 표제어를 기술하는 뜻풀이말로 이루어진 구조의 특성상 가능하다. 먼저 172,000여 개의 사전 뜻풀이말을 대상으로 품사 태그와 의미 태그가 부여된 코퍼스에서 의미 정보를 추출하는데, 의미분별이 처리 된 결과물을 대상으로 하기 때문에 의미 중의성은 고려하지 않아도 된다. 추출된 의미 정보를 대상으로 정제 작업을 거쳐 정보이론의 상호 정보량(Ml)을 이용하여 개념 어휘와 의미 정보간에 연관도를 측정한 후, 개념 어휘간의 유사도(SMC)를 구하여 지식표현의 하나로 연관망을 구축한다.
세계는 지식정보의 창출 및 활용정도가 국가경쟁력을 좌우하는 지식기반사회로 급격히 전환하고 있다. 이러한 상황에서 주요 지식정보의 집중적인 디지털화를 통해서 국가 지식정보 공유체계를 구축하는 것이 무엇보다 시급한 상황이다. 특히 급격하게 성장하고 있는 디지털 콘텐츠 분야의 체계적인 정보화 사업은 관련 분야의 선진국과 경쟁하기 위해서 절실하게 요구된다. 본 논문은 게임산업에 대한 체계적인 정보화를 추진하기 위해서 의미를 기반으로 한 게임전문용어전자사전 구축을 위한 연구 결과를 소개한다. 의미를 기반으로 한 게임전문용어전자사전 구축하기 위해서 다양한 형태의 게임 관련 자료를 통해서 망뭉치를 추출하였다. 추출한 망뭉치로부터 빈도수 등을 이용해서 중요한 의미를 갖는 표제어를 추출하였으며, 추출한 표제어를 이용해서 게임전문용어 시소러스를 구축하였다. 또한 웹 기반으로 게임전문용어전자사전을 구축하기 위해서 SDML 을 이용하여 전문용어를 표기했으며 다양한 검색 기능을 추가해서 게임전문용어전자사전의 프로토타입 시스템을 구축하였다.
비정형 데이터에 대한 분석이 활발해짐에 따라 감성분석 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 대부분의 감성분석 연구는 감성단어를 긍정, 중립, 부정의 세 가지로 분류하여 감성사전을 구축하고 있다. 최근 다양한 감성으로 분류하려는 시도가 있지만, 단어의 감성 정도를 정량화하는 연구는 극히 드물고 자동으로 정량화하지 못하고 있다. 본 논문에서는 한국어 감성사전을 자동 구축하기 위하여 한국어 사전 뜻풀이와 유의어를 이용하여 단어의 감성수치를 자동으로 추정하는 방법을 제안한다. 제안방법은 현재 SNS에서 많이 사용되는 감성단어의 감성수치를 추정하여 감성사전을 확장할 수 있고, 단어의 품사에 상관없이 감성수치를 추정할 수 있다는 장점을 가진다.
본 논문에서는 어절 생성 사전을 이용한 한국어 철자 교정을 제안한다. 어절 생성 사전은 두 문자열 간 음절 특성이 고려된 편집 거리 계산을 기반으로 탐색되어 언어와 오류 유형에 의존적인 정보를 이용하지 않고 오류 어절에 대한 후보 어절을 생성한다. 또한 교정된 어절들의 가능한 형태소 분석들을 산출하여 후보들 간의 순위 계산 시에 재차 형태소 분석을 수행하지 않고 언어 정보를 적용할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 철자 교정은 두 단계로 구성된다. 첫째, 오류 어절로부터 가능한 오류 정정 어간들을 계산한다. 둘째, 계산된 어간들로부터 어절 생성 사전을 탐색하여 원형 후보 어절들을 생성한다. 또한 품사 태깅과 공기 정보를 사용하여 오류 수정된 결과의 순위를 매긴다. 본 시스템의 자동 철자 교정 성능을 평가한 결과 3,000개의 어절에서 시험한 결과 단어 수준으로 93%가 옳게 교정되었다.
본 연구에서는 네이버 영화평을 학습데이터로 사용하여 영화평 감성분류에 필요한 감성사전을 자동으로 구축하는 방법에 대해 제안한다. 이 때 학습데이터의 분량과 긍정/부정 영화평의 비율을 달리하여 네 가지의 학습데이터를 마련하고, 각 경우에 대하여 감성사전과 나이브베이즈(이하, NB) 분류기를 구축한 후, 이 둘의 성능을 비교했다. 네 종류의 학습데이터로 구축한 감성사전과 NB 분류기를 이용하여 영화평 감성 자동분류 성능을 비교한 결과, 네 경우의 평균 균형정확도는 감성사전이 78.2%, NB 분류기가 66.1%였다.
본 논문에서는 형태소 분석을 이용한 후처리에서 속도 개선을 위해 사전 탐색 횟수를 줄이는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은, 오인식 어절 검출을 위한 형태소 분석 과정에서 분석되는 일부의 형태소 정보를 최대한 이용하여 오인식 어절의 형태소 구성을 추정한 후, 형태소 단위의 교정을 한다. 형태소 단위의 교정은 어절보다 길이가 짧으므로 최악의 경우라도 생성되는 후보의 수가 어절 단위의 교정보다 적다. 특히, 생성된 후보가 형태소 단위이므로 사전 탐색만으로 올바른 후보를 선택할 수 있으므로 형태소 분석으로 인한 사전 탐색 횟수를 줄일 수 있다. 본 논문에서 제안한 형태소 정보를 이용한 후처리는 기존의 어절 단위 후처리에 비해 생성된 후보의 형태소 분석이 필요 없다. 생성된 후보가 형태소이므로 사전 탐색에 의해 올바른 후보를 선택할 수 있었다. 이로 인해 사전 탐색 횟수는 어절 단위 후처리와 비교하였을 때 60%나 감소되었으며 후처리 결과 문자 인식기의 음절 인식률이 94%에서 97%로 향상되었다.
NLTKo는 한국어 분석 도구들을 NLTK에 결합하여 사용할 수 있게 만든 도구이다. NLTKo는 전처리 도구, 토크나이저, 형태소 분석기, 세종 의미사전, 분류 및 기계번역 성능 평가 도구를 추가로 제공한다. 이들은 기존의 NLTK 함수와 동일한 방법으로 사용할 수 있도록 구현하였다. 또한 세종 의미사전을 제공하여 한국어 동의어/반의어, 상/하위어 등을 제공한다. NLTKo는 한국어 자연어처리를 위한 교육에 도움이 될 것으로 믿는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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