• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2002년도 제14회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.171-175
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• 2002

접사 처리는 복합명사 분석에서 중요한 문제인데 접사가 복합명사에 포함되어 있을 경우 여러 중의적 형태로의 분석이 가능하고 또한 미등록어 문제를 발생시킬 수 있기 때문이다. 단순한 접사 사전 정보만으로는 효율적인 분석을 수행할 수 없으므로 추가적인 정보가 필요하다. 본 논문에서는 접사로 인한 복합명사의 분석 중의성을 해소하기 위하여 명사의 의미 정보를 이용하는 방법에 대해 제안한다. 명사 의미 정보는 시소러스의 의미계층 정보로 최상위 계층 정보와 하위 4계층의 정보로 구성된다. 명사+접미사 형태의 의미 결합 정보를 구한 추, 접미사를 포함하는 복합명사의 단위 명사들 간의 의미 결합 정보를 구한다. 이렇게 구해진 명사들 간의 의미 결합 정보는 사전 정보에 추가되며 접사로 인한 중의적 분석 문제가 발생할 경우 명사들 간의 결합 정보를 이용하여 올바른 분석 후보를 선택한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권12호
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• pp.1073-1089
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• 2006

자연언어처리의 목적은 컴퓨터가 자연어를 이해할 수 있도록 하여, 인간에게 다양한 정보를 정확하고 빠르게 전달할 수 있도록 하고자 하는 것이다. 이를 위해서는 언어의 의미를 정확히 파악하여야 하는데, 어휘 의미 중의성 해소가 필수적인 기술이다. 본 연구는 상호정보량과 기 분석된 복합명사 의미사전에 기반한 동음이의어 의미 중의성 해소를 위한 기술을 소개한다. 사전 뜻풀이를 이용하는 기존 기술들은 어휘들간의 정확한 매칭에 의존하기 때문에 자료 부족 현상이 심각하였다. 그러나, 본 연구에서는 어휘들간의 연관계수인 상호정보량을 이용함으로써 이 문제를 완화시켰다. 또한, 언어적인 특징을 반영하기 위해서 상호정보량을 가지는 어휘 쌍의 비율 가중치, 의미 별 비율 가중치와 뜻풀이의 길이 가중치를 사용하였다. 그리고, 복합명사를 구성하는 단일명사들은 서로의 의미를 제약한다는 것에 기반하여 고빈도 복합명사에 대해서 의미를 부착한 의미사전을 구축하였고, 이를 동음이의어 중의성 해소에 활용하였다. 본 시스템의 평가를 위해 질의응답 평가셋의 200 여 개의 질의와 정답단락을 대상으로 동음이의어 의미 중의성 해소 평가셋을 구축하였다. 평가셋에 기반하여 네 유형의 실험을 수행하였다. 실험 결과는 상호 정보량만을 이용하였을 때 65.06%의 정확률을 보였고, 가중치를 활용하였을 때 85.35%의 정확률을 보였다. 또한, 복합명사 의미분석 사전을 활용하였을 때는 88.82%의 정확률을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.52-58
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• 1997

정보 검색에서는 질의문과 문서를 동일한 표현으로 변환시켜 관련성을 비교하게 된다. 특히 질의문과 문서의 언어가 서로 다른 교차 언어 문서 검색 (CLTR : Cross-Language Text Retrieval) 에서 이러한 변환 과정은 언어 변환을 수반하게 된다. 교차 언어 문서 검색의 기존 연구에는 사전, 말뭉치, 기계 번역 등을 이용한 방법들이 있다. 일반적으로 언어간 변환에는 필연적으로 의미의 중의성이 발생되며 사전에 기반한 기존 연구에서는 다의어의 중의성 의미해소를 고려치 않고 있다. 본 연구에서는 질의어의 언어 변환시 한-일 대역어 사전 및 카도가와 시소러스 (각천(角川) 시소러스) 에 기반한 질의어 중의성 해소 방법과 공기하는 대역어를 갖는 문서에 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 제안된 방법들은 일본어 특허 문서를 대상으로 실험하였으며 5 %의 정확도 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.134-139
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• 2007

품사 태깅 시스템에서 규칙 정보와 통계 정보는 상호보완적으로 사용되어 품사 태깅의 성능을 향상시킨다. 하지만, 두 가지 정보로는 품사 태깅의 성능을 향상시키기에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 어절별 중의성 해소 정보를 이용하여 품사 태깅 시스템의 정확률을 향상시키는 방법에 대해서 기술한다. 통계 정보는 21세기 세종계획의 천만 어절 균형 말뭉치와 태그 부착 말뭉치에서 추출한 trigram 형태의 중의성 어절 및 품사 태그열 출현 빈도 정보를 이용하여 구축하였고, 규칙 정보는 보조용언, 숙어, 관용적 표현 등을 이용하여 구축하였다. 어절별 중의성 해소 정보는 세종 천만 어절 균형 말뭉치의 중의성 어절에서 고빈도 상위 50%에 해당하는 어절을 대상으로 해당 어절의 의미정보와 문맥정보를 고려하여 구축되었고, 이것은 통계 정보를 이용한 품사 태깅 전에 적용되어 분석 후보를 줄여준다. 또한, 학습을 통하여 어절별 중의성 해소 정보를 수정 및 보강하여 잘못된 품사 태깅 결과를 보정해준다. 이와 같이 통계 정보와 규칙 정보를 이용한 품사 태깅 시스템에 고빈도 중의성 어절에 대한 어절별 중의성 해소 정보를 이용함으로써 품사 태깅의 성능을 향상시킬 수 있었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권7호
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• pp.500-505
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• 2015

21세기 세종계획을 통하여 개발된 세종 전자사전은 한국어 어휘의 내재정보에 대한 체계적인 분석 정보를 담고 있다. 이는 일반적으로 사용하는 텍스트 사전이 가지는 전산적 표상 문제를 해결하는데 많은 도움을 주고 있다. 자연언어처리 분야에서 끊이지 않는 문제인 어의 중의성 해소(Word Sense Disambiguation) 문제 또한 세종 전자사전의 상세 정보를 이용하여 해결할 수 있지만, 실제 제시된 문형과 논항의 선택제약 명사로는 어의 중의성 해소 문제를 해결하는 데 한계를 보인다. 본 연구에서는 세종 전자사전의 용언 하위범주화 정보를 이용한 어의 중의성 해소의 한계점을 보이고, 한국어 어휘의미망(Korean Lexico-semantic network)을 이용하여 논항의 선택제약 정보를 일반화한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.330-332
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• 2000

의미 모호성 해소는 문맥상의 한 단어의 올바른 의미를 밝히는 것으로, 대부분의 자연언어처리 응용에서 가장 중요한 문제 중 하나이다. 말뭉치로부터 얻어진 예제로부터 의미 모호성 해소 방법을 학습하기 위해서는 답이 알려져 있는 대량의 학습 예제가 필요하지만, 답이 알려져 있는 예제를 구하는 일은 사람의 간섭을 필요로 하므로 매우 비싼 작업이다. 본 논문에서는 답이 알려져 있는 학습 예제로 어느 정도 학습한 수, 답이 알려져 있지 않은 예제로 학습을 보충하는 방법을 통해 사람의 간섭을 최소화하였다. 결정트리 학습을 통한 한국어 명사에 대한 의미 결정 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법은 가장 많은 분포를 보이는 의미를 선택하는 경우보다 평균적으로 33.6%의 성능 향상을 보이며, 이는 전체 학습 예제의 답이 모두 알려져 있는 경우와 거의 비슷한 결과이다. 따라서, 한국어와 같이 신뢰할 만한 의미 부착 말뭉치가 없는 경우에 본 논문에서 제시된 방법은 매우 효율적이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.167-172
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• 2021

관용표현 중에는 중의성을 가진 표현이 많다. 즉 하나의 표현이 맥락에 따라 일반적 의미와 관용적 의미 두 가지 이상으로 해석될 가능성이 있어 이런 유형의 관용표현을 중의성 해소 없이 자연어 처리 태스크에 적용할 경우 문제가 발생하게 된다. 본 연구에서는 관용표현의 특성인 중의성과 더불어 '관용표현은 이미 사용자의 머릿속에 하나의 토큰으로 저장되어 있다'라는 'Idiom Principle'을 바탕으로 관용표현에 대해 각각 표면형, 단순 단일 토큰형, stemming 단일 토큰형 층위의 임베딩을 만들어 관용표현 분류 연구를 진행하였으며, 실험 결과 표면형 및 stemming을 적용하지 않은 단순 단일 토큰으로 학습하는 것보다, stemming을 적용한 후 단일 토큰으로 학습하는 것이 관용표현의 중의성 해소에 유의미한 효과가 있음을 확인하였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.102-110
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• 2017

최근 자연어 처리 분야에서 단어의 모호성을 해소하기 위해서 다양한 기계 학습 방법이 적용되고 있다. 지도 학습에 사용되는 데이터는 정답을 부착하기 위해 많은 비용과 시간이 필요하므로 최근 연구들은 비지도 학습의 성능을 높이기 위한 노력을 지속적으로 시도하고 있다. 단어 모호성 해소(word sense disambiguation)를 위한 비지도 학습연구는 지식 기반(knowledge base)를 이용한 방법들이 주목받고 있다. 이 방법은 학습 데이터 없이 지식 기반의 정보을 이용하여 문장 내에서 모호성을 가지는 단어의 의미를 결정한다. 지식 기반을 이용한 방법에는 그래프 기반방식과 유사도 기반 방법이 대표적이다. 그래프 기반 방법은 모호성을 가지는 단어와 그 단어가 가지는 다양한 의미들의 집합 간의 모든 경로에 대한 의미 그래프를 구축한다는 장점이 있지만 불필요한 의미 경로가 추가되어 오류를 증가시킨다는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 그래프 구축을 위해 불필요한 간선들을 배제하면서 반복적으로 그래프를 재구축하는 모델을 제안한다. 또한, 구축된 의미 그래프에서 더욱 정확한 의미를 예측하기 위해 하이브리드 유사도 예측 모델을 적용한다. 또한 제안된 모델은 다국어 어휘 의미망 사전인 BabelNet을 사용하기 때문에 특정 언어뿐만 아니라 다양한 언어에도 적용 가능하다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.479-486
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• 2001

동음이의어 간의 서로 다른 의미를 효율적으로 변별해 줄 수 있는 방법 중 하나로 어휘의미분석 말뭉치의 활용을 들 수 있다. 이는 품사 단위의 중의성을 해소해 줄 수 있는 형태소 분석 말뭉치를 기반으로, 이 단계에서 해결하지 못하는 어휘적인 중의성을 해결한 것으로, 보다 정밀한 언어학적 연구와 단어 의미의 중의성 해결(word sense disambiguation) 등 자연언어처리 기술 개발에 사용될 수 있는 중요한 언어 자원이다. 본 연구는 실제로 어휘의미분석 말뭉치를 구축하기 위한 기반 연구로서, 어휘의미분서 말뭉치의 설계와 구축 방법론상의 제반 사항을 살펴보고, 중의적 단어들의 분포적 특징과 단어의 중의성 해결 단계에서 발생할 수 있는 문제점을 지적하고, 아울러 그 해결 방법을 모색해 의는 것을 목적으로 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.100-106
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• 2014

URI spotting (탐지) 문제는 텍스트에 있는 단어열 중에서 URI로 대표되는 개체(entity)에 해당되는 것을 탐지하는 것이다. 이 문제는 두 개의 작은 문제를 순차적으로 해결하는 과제이다. 즉, 첫째는 어느 단어열이 URI에 해당하는 개체인가를 인식하는 것이고, 둘째는 개체 중의성 해소 문제로서 파악된 개체가 복수의 URI에 해당할 수 있는 의미적 모호성이 있을 때 그 URI중 하나를 선택하여 모호성을 해소하는 것이다. 이 논문은 디비피디아 URI를 대상으로 한다. URI 탐지 문제는 개체명 인식 문제와 비슷하나, URI(예를 들어 디비피디아 URI, 즉 Wikipedia 등재어)에 매핑될 수 있는 개체로 한정되므로 일반적인 개체명 인식 문제에서 단어열의 품사열이 기계학습의 자질로 들어가는 방법론과는 다른 자질을 사용할 수 있다. 이 논문에서는 한국어 텍스트를 대상으로 한국어 디비피디아 URI 탐지문제로서 SVM을 이용한 개체경계 인식 방법을 제시하여, 일반적 개체명 인식에서 나타나는 품사태거의 오류파급효과를 없애고자 한다. 또한 개체중의성 해소 문제는 의미모호성이 주변 문장들의 토픽에 따라 달라지므로, LDA를 활용하며 이를 영어 디비피디아 URI탐지에서 쓰인 방법들과 비교한다.