• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.3
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• pp.221-225
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• 2009

Constructing an ontology using a mass corpus begins with an automatic semantic relation extraction. A general method regards words appearing between terms as patterns which are used to extract semantic relations. However, previous approaches consider only one sentence to extract a pattern, so they cannot extract semantic relations for terms in different sentences. This paper proposes a semantic relation extraction method using pairs of patterns sharing a term, where each pattern is extracted using one of the seed term pair satisfying the target relation. In our experiments, we achieved the accuracy 83.75% improving previous methods by 7.5% in is-${\alpha}$ relation and the accuracy 83.75% improved by 5% in part-of relation. We also present a possibility of improving the recall by the relative recall.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.149-155
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• 2000

본 논문에서는 한국어에서 빈번하게 나타나는 합성명사의 의미해석을 하기 위한 워크벤치를 설계하고 구현하였다. 합성명사 의미해석을 위한 사전 구축 지원 워크벤치의 기능은 합성명사를 이루고 있는 명사와 명사가 어떠한 의미관계로 결합하고 있는지를 밝히기 위해서 의미관계 패턴을 정의한다. 정의된 의미관계 패턴을 이용하여 합성명사를 자동적으로 추출한다. 추출된 합성명사 사전을 이용해서 각 명사의 상위개념에 대해서도 의미관계를 반영시켜서 합성명사의 의미관계를 해석할 수 있도록 하는 환경을 제공하고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.310-315
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• 1999

본 논문에서는 기계가독형사전과 말뭉치로부터 명사의 의미관계정보를 추출하고, 추출된 의미관계정보와 명사에서 파생된 용언의 문형정보를 이용하여 복합명사를 해석하는 방법을 제안한다. 의미관계정보는 상 하위관계, 목적관계, 위치관계, 시간관계, 소유관계, 원인관계 등 11개에 대해서 정규식 패턴을 정의하여 기계가독형 사전과 말뭉치로부터 추출한다. 복합명사 해석은 한국어 복합명사의 대부분을 차지하는 '수식명사 + 핵심명사' 형태를 해석 대상으로 하며, 핵심명사의 특성에 따라 의미관계정보와 문형정보를 이용하여 해석한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.84-90
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• 2007

일반적인 어휘망이 의미 관계에 의한 연결 구조를 중심으로 연구 개발된 것과는 달리, U-WIN은 의미관계를 비롯하여 개념 관계, 형태 관계, 구문 관계 등과 같이 의미 관계의 범위를 확장한 어휘 관계를 적용하여 구축하고 있다. 본 연구에서는 U-WIN의 어휘 관계 중의 하나인 구문관계를 자동으로 구축하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저, 용언의 용례에서 문형정보를 기준으로 구문관계를 형성할 수 있는 후보명사를 추출하였으며, 추출한 후보명사는 용언의 세분화된 의미별로 정확하고 다양하게 추출할 수 있었다. 그러나 U-WIN은 다의어의 뜻풀이 하나하나를 개별적인 어휘로 구분하여 구축하였으므로, 어휘 간의 구문관계를 설정하기 위해서는 후보명사의 여러 의미 중에서 하나의 의미로 결정해야 한다. 그래서 본 연구에서는 용례 매칭 규칙, 구문패턴, 의미 유사도 등을 차례로 적용하여 후보명사의 의미를 분별하였으며, 또한 구문패턴의 빈도 정보를 이용하여 용례에 나타나지 않지만 구문관계를 형성할 수 있는 명사를 추출하여 구문관계를 확장하고자 하였다. 이러한 연구는 명사 중심의 어휘망이 용언과의 구문관계 구축을 통해 형태소 분석, 구문 분석, 의미 분석 등에 광범위하게 활용할 수 있는 어휘망의 기반을 다지는 작업이 될 수 있을 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.109-116
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• 2006

자연 언어의 각 어휘는 서로 관계를 가지고 계층적 입체적 모델로 존재한다. 이러한 전제에서 출발한 연구 가운데 대표적인 것이 의미 계층이다. 본고에서는 한국어 형용사의 의미 계층을 추출하는 것을 목표로 하여, 형식적 객관적 방법론을 정립하고, 결과를 비교적 신속하고 정확하게 이끌어 낼 수 있는 전산적 처리 도입하였다. 우선 전체 구축에 필요한 절차를 세우고 각 단계에서 필요한 방법과 휴리스틱을 정리하였다. 이를 바탕으로 사전 뜻풀이말을 이용하여 반자동으로 작업하였으며, 일부 코퍼스를 활용하였다 최종 알고리즘으로는 Top-Down 방식을 택하였다. 이렇게 추출된 한국어 형용사 의미 계층은 226개의 최상위어에서 시작하여 총 3,792개의 표제어를 망라한다. 또한 수직적 계열 관계만을 명시했을 경우 나타날 수 있는 한계를 보완하기 위해, 동의어 반의어와 같은 수평적 의미 관계와 공기 명사와 같은 결합 관계 등을 함께 기술하였다. 한편 표제항을 뜻풀이말의 공기 명사를 이용하여 의미별로 분류하고 각 분류마다 별도의 의미 계층을 수립하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.10
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• pp.627-635
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• 2008

An extended form of lexical network is explored by presenting U-WIN, which applies lexical relations that include not only semantic relations but also conceptual relations, morphological relations and syntactic relations, in a way different with existing lexical networks that have been centered around linking structures with semantic relations. So, This study introduces the new methodology for constructing a syntactic relation automatically. First of all, we extract probable nouns which related to verb based on verb's sentence type. However we should decided the extracted noun's meaning because extracted noun has many meanings. So in this study, we propose that noun's meaning is decided by the example matching rule/syntactic pattern/semantic similarity, frequency information. In addition, syntactic pattern is expanded using nouns which have high frequency in corpora.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.149-155
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• 2000

본 논문에서는 한국어에서 빈번하게 나타나는 합성명사의 의미해석을 하기 위한 워크벤치를 설계하고 구현하였다. 합성명사 의미해석을 위한 사전 구축 지원 워크벤치의 기능은 합성명사를 이루고 있는 명사와 명사가 어떠한 의미관계로 결합하고 있는지를 밝히기 위해서 의미관계 패턴을 정의한다. 정의된 의미관계 패턴을 이용하여 합성명사를 자동적으로 추출한다. 추출된 합성명사 사전을 이용해서 각 명사의 상위개념에 대해서도 의미관계를 반영시켜서 합성명사의 의미관계를 해석할 수 있도록 하는 환경을 제공하고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.13-18
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• 2007

효과적인 이미지 검색을 위하여, 이미지의 저수준 시각 정보로부터 고수준 의미 정보를 추출하는 기술에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 특히 최근에는 Support Vector Machine과 같은 기계 학습 기법을 이용한 이미지 어노테이션 시스템의 개발이 활발히 진행중이이다. 그러나 기존의 연구들은 단편적인 이미지 정보만을 추출함에도 불구하고, 그 성능이 여전히 만족스럽지 못하다. 본 논문에서는 Support Vector Machine과 온톨로지를 이용하여 이미지의 다양한 정보를 효과적으로 추출 및 기술할 수 있는 시스템을 제안한다. 특히 온톨로지는 특정 도메인의 상세한 지식 표현과 추론을 위한 지식베이스로서, 본 논문에서는 Support Vector Machine을 이용하여 이미지 안에 존재하는 객체들의 컨셉을 판별하고 이미지 어노테이션 온톨로지와 생태계 온톨로지를 이용하여 공간 관계, 천적 관계와 같은 객체간 의미 관계를 자동적 자동적으로 추출하는 방법을 제안한다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.12 no.1_2
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• pp.11-24
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• 2001

The interpretation of noun sequence is to find semantic relation between the nouns in noun sequence. To interpret noun sequence, semantic knowledge about words and relation between words is required. In this thesis, we propose a method to interpret a semantic relation between nouns in noun sequence. We extract semantic information from an machine readable dictionary (MRD) and corpus using regular expressions. Based on the extracted information, semantic relation of noun sequence is interpreted. And. we use verb subcategorization information together with the semantic information from an MRD and corpus. Previous researches use semantic knowledge extracted only from an MRD but our method uses an MRD. corpus. and subcategorizaton information to interpret noun sequences. Experimental result shows that our method improves the accuracy rate by +40.30% and the coverage rate by + 12.73% better than previous researches.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.798-801
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• 2014

문서에서 공간 개체와 사건을 찾아내고, 이들 간의 위상적 관계나 의미적 관계를 찾아내는 것을 공간정보 추출이라고 한다. 본 논문에서는 언어분석 결과와 세종사전을 활용해 자연언어 문서에서 동작(motion) 사건 관계 중심의 공간 정보를 추출하는 규칙 기반 시스템을 제안하였다. 수동으로 구축한 20문장의 평가 집합에 대해 사건 관계 추출은 27.45%의 F-measure 성능을 보였다. 공간보다 비교적 많은 연구가 진행된 시간 관계 추출에 대한 최신 연구의 성능이 30~35% 수준[1]인 것을 고려하여 볼 때, 본 연구는 공간 사건 관계 추출의 기초 연구로 의미가 있다.