인간이 가진 개념을 지식베이스화하려는 시도 중 하나로 의미망이 구축되고 있다. 한국어를 대상으로 한 어휘 의미망 중 프린스턴 대학의 WordNet을 대역한 KorLex는 1,2단계에서 한국어 어휘의미의 특성을 반영하여 개념 및 의미구조를 재구조화하고 있다. 그러나 현재 KorLex의 동의어 집합을 구성하는 어휘 의미에는 논항정보를 따로 구성할 수 없었다. 본 연구는 세종 전자 사전 격틀정보내의 선택제약조건(selectional restriction)으로 사용되고 있는 의미 부류와 KorLex의 명사 어휘 의미망을 자동 맵핑하는 방안을 제안함으로써 KorLex에서 세종 전자 사전 격틀정보를 활용할 수 있는 가능성을 제공한다.
단어 의미 모호성 해소는 동형이의어의 의미를 문맥에 맞게 결정하는 일이다. 최근 연구에서는 희소 데이터 처리를 위해 시소러스를 사용해 의미 어휘를 압축하고 사용하는 방법이 좋은 성능을 보였다[1]. 본 연구에서는 시소러스 없이 군집화 알고리즘으로 의미 어휘를 압축하는 방법의 성능 향상을 위해 두 가지 방법을 제안한다. 첫째, 의미적으로 유사한 의미 어휘 집합인 범주(category) 정보를 군집화를 위한 초기 군집 생성에 사용한다. 둘째, 다양하고 많은 문맥 정보를 학습해 만들어진 품질 좋은 벡터를 군집화에 사용한다. 영어데이터인 SemCor 데이터를 학습하고 Senseval, Semeval 5개 데이터로 평가한 결과, 제안한 방법의 평균 성능이 기존 연구보다 1.5%p 높은 F1 70.6%를 달성했다.
이미 국외에서는 WordNet과 같은 의미적 언어자원을 활용한 문서 유사도 측정에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 국내에서는 아직 WordNet과 같은 언어자원이 부족하여, 이를 바탕으로 한 문서 유사도 측정 방법이나 그 결과를 활용하는 방법에 관한 연구가 미흡하다. 기존에 국내에서 사용된 문서 유사도 측정법들은 대부분 문서 내에 출현하는 어휘들의 의미에 기반하기 보다는, 그 어휘들의 단순 매칭이나 빈도수를 이용한 가중치 측정법, 또는 가중치를 이용한 중요 어휘 추출방법들 이었다. 이 때문에, 기존의 유사도 측정법들은 문서의 문맥정보를 포함하지 못하고, 어휘의 빈도를 구하기 위하여 대용량의 문서집합에 의존적이며, 또한 특정 개념(의미)을 다른 어휘로 표현하거나, 유사/관련 어휘가 사용된 유사 문서에 대한 처리가 미흡하였다. 본 논문에서는 이에 착안하여 한국어 어휘 의미망인 U-WIN과 문맥에 사용된 어휘들의 overlap 정보를 사용하여, 단순히 어휘에 기반하지 않고, 기본적인 문맥정보를 활용하며, 어휘의 의미에 기반을 둔 문서유사도 측정법을 제안한다.
부적절한 검색어의 선정 및 검색식의 작성은 인터넷 정보검색 수행 시 검색 효율 저하의 주요 원인으로 작용하게 된다. 또한 정보검색 수행 시 발생하는 어휘의미중의성(Word Sense Ambiguation) 역시 검색 효율 저하의 주요 원인으로 작용하는데, 어휘의미중의성에 의한 효율 저하 정도를 실험을 통해 확인하였다. 어휘의미중의성에 의한 검색 효율 저하란 검색어로 입력한 어휘가 문서에서 서로 다른 의미로 사용됨에 따라 의도하지 않은 다른 문서가 검색될 수 있음을 의미한다. 본 논문에서는 새로운 정보검색 환경인 인터넷기반정보검색에 있어 어휘의미중의성이 검색 정확률에 미치는 영향을 살펴보고, 기존의 정보검색에 있어 어휘의미중의성에 관한 연구가 인터넷기반 정보검색에 있어서도 제대로 적용되는지를 조사 분석하였다.
자연언어처리에서 어휘의 의미를 구분하는 것은 기계번역이나 정보검색과 같은 여러 응용 분야에서 매우 중요한 역할을 한다. 국내에서도 여러 어의 중의성 해소 시스템이 소개되었으나 대부분 시스템이 의미 부착 말뭉치를 이용한 감독 학습 방식을 기반으로 두고 있다. 본 논문은 한국어 어휘의미망을 이용한 비감독 어의 중의성 해소 시스템을 소개한다. 일반적으로 감독어의 중의성 해소 시스템은 비감독 어의 중의성 해소 시스템보다 성능은 좋으나 대규모의 의미 부착 말뭉치가 있어야 한다. 그러나 본 시스템은 한국어 어휘의미망과 의미 미부착 말뭉치에서 추출한 어휘 통계정보를 이용해, 의미 부착 말뭉치에서 추출한 의미별 통계 정보를 이용하는 감독 중의성 해소 방법과 같은 효과를 낸다. 본 시스템과 타 시스템의 성능 비교를 위해 'SENSEVAL-2' 평가 대회의 한국어 평가 데이터를 이용하였다. 실험 결과는 추출된 통계 정보를 바탕으로 우도비를 이용하였을 때 정확도 72.09%, 관계어 가중치를 추가로 이용하였을 때 정확도 77.02%로 감독 중의성 해소 시스템보다 높은 성능을 보였다.
본 논문은 언어장애인을 위한 통신보조기기의 구현에 관한 연구이다. 통신보조기기에 적용되는 어휘는 사용자의 환경을 고려하여 선택되어야 하며 사용자의 환경에는 연령, 교육정도, 가족관계, 자주 이용하는 장소, 장애의 종류와 정도 등 사용자의 정신적, 육체적 능력을 모두 포함하여야 한다. 본 논문에서는 손의 사용이 가능하고, 어휘와 의미심볼의 관게를 이해할 수 있으면서, 음성표현이 부자유스러운 어린이를 사용자로 한정하였다. 사용자에 의해 발훼된 어휘는 중심어휘와 특정환경을 나타내는 장소 도메인에서의 사용어휘로 나눌 수 있다. 중심어휘는 장소에 구애받지 않고 일상생활에서 널리 쓰이는 어휘를 말하며, 장소 도메인에서의 사용어휘로 나눌 수 있다. 중심어휘는 장소에 구애받지 않고 일상생활에서 널리 쓰이는 어휘를 말하며, 장소 도메인에서의 사용어휘는 특정 장소에서 빈번히 사용하는 어휘를 말한다. 발췌된 어휘는 휴대용 통신보조기기로서의 공간적 제약을 극복하기 위하여 어휘를 명사, 동사, 조사로 나누어 좀더 많은 문장을 만들 수 있도록 하였으며, 동적 시스템과 정적시스템의 장점을 고려하여 장소 도메인 별 어휘로 나누면서 의미함축의 원리를 도입하였다. 또한 어휘의 인식이 쉽도록 의미심볼과 어휘를 대응하여 표현하였고, 시스템의 기능 혹은 어휘분류에 따른 화면의 배경색을 다르게 설정하여 쉽게 사용자가 선택할 수 있도록 하였으며 , 사용자의 선택에 의해 구성된 문장은 화면표시관에 보여진 후 음성으로 표현하였다.
본 연구는 영어 단어 재인 과정에서 나타나는 한국인의 어휘 수준과 의미 수준 양상을 알아보기 위해 실시되었다 이를 위해 본 연구에서는 세 종류의 실험을 시행하였는데, 첫 번째 실험에서는 한국어 처리 기제와 영어 처리 기제의 독립 여부를 알아보기 위하여 한국어로는 여러 의미를 갖지만 영어로는 한 가지 의미만을 가지는 영어단어를 점화 자극으로 하고, 한국어와는 관련된 의미를 갖지만 영어와는 무관련한 한국어 단어를 목표 자극으로 사용하여(예, bridge-팔)언어간 의미 점화 어휘판단 과제를 시행하였다. 두 번째 실험에서는 비교적 개념 구조가 한국어와 영어에서 유사하다고 생각되어지는 외래어를 자극으로 사용하여 언어간(예, elevator-승강기), 언어 내(예, 엘리베이터-승강기) 어휘판단과제를 실시하였다. 연구 결과 첫 번째 실험에서는 유의미한 점화효과가 나타나지 않았고, 두 번째 실험에서는 언어간에는 SOA에 따라서 결과가 달랐고, 언어 내에는 촉진적 점화효과가 나타났다 이러한 결과는 영어의 일반 어휘에 대한 의미 표상 체계는 독립적으로 존재하였고, 외래어와 같이 특수한 어휘에 대해서는 다른 표상 체계를 갖고 있는 것으로 나타났다
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.
본 연구에서는 청각장애인용 통신보조기기에 적용하기 위한 어휘예측 시스템의 기본구조를 제안한다. 통신보조기기의 어휘는 사용자의 환경을 고려한 어휘이므로, 어휘 예측 시스템도 사용자의 환경과 실생활에서 쉽게 이용할 수 있는 방향으로 고안되어야 한다. 따라서 어휘예측 시스템은 사용자의 환경을 정의하고, 중심어휘와 장소별 도메인에서의 어휘를 발췌한다. 발췌된 어휘는 말뭉치와 의미함축의 원리를 이용하여 분류한다. 분류된 어휘는 문법적 지식을 바탕으로 가상 네트워크를 구성한다. 가상네트워크에서의 어휘는 명사, 조사, 동사의 3부분으로 나눈 후 의미함축과 말뭉치로부터 파생된 어휘를 근접한 거리에 위치시킨다. 동일한 네트워크상에서 어휘의 위치는 문법적 연관성, 빈도수 등을 이용하여 정한다. 따라서 본 연구에서는 어휘예측은 명사, 조사, 동사에서 가장 근접한 어휘를 연결하여 간단한 문장을 작성할 수 있는 어휘 예측 시스템의 기본구조를 제안한다.
형태소를 공유하고 있는 어휘가 심성 어휘집(mental lexicon)에 어떻게 저장되어 있고 어떻게 어휘 접근되는지에 관하여 여러 설명이 제기되었다 첫 번째 가설은 형태소 공유 어휘는 심성 어휘집에 모두 같은 어근 혹은 어간을 중심으로 저장되어 있다는 것이다. 두 번째 가설은 어간이나 어근으로의 분석을 통해 활용된 단어를 이해하는 것이 아니라 일단 활용된 형태의 어휘를 심성 어휘집에서 찾고, 만일 해당되는 것이 발견되면, 그 활용된 어절의 이해가 끝나게 되고, 만일에 해당되는 것이 심성 어휘집에 존재하지 않는 경우에만 부수적인 과정으로 구성 형태소로의 분석이 이루어진다는 것이다. 세 번째 가설은 어휘의 품사, 어휘의 빈도, 형태소 활용의 규칙성 등에 따라 구성 형태소로의 분석을 통해 활용된 단어를 이해하거나 아니면 활용된 어휘의 직접적인 접근을 통해 활용된 단어를 이해한다는 것이다. 본 연구에서는 이 세 종류의 가설 중에 어느 가설이 옳은 것인지를 조사하기 위해, "먹은" 흑은 "쥐어"와 같은 한국어 어절을 이용하여 형태소 표상 양식과 이해 과정을 다루었다. 본 연구의 목적을 위해 점화 어휘 판단 과제(primed-lexical decision task)를 사용하였다. 실험 1은 "먹은"처럼 동사 "먹다"로도 해석이 가능하고 명사 "먹"으로도 가능한 중의적 어절을 점화 문자열로 제시하고 이 문자열이 두 의미와 관련된 목표 단어 재인에 어떤 영향을 끼치는지를 조사하였다. 만일에 "먹"이라는 어근 혹은 어간으로의 분석을 통해 이 어절을 이해한다면 두 종류의 의미와 관련된 조건 모두에서 촉진적 점화 효과(facilitatory priming effect)가 나타날 것이고, 어절 전체로의 어휘 접근 과정이 일어난다면 사용빈도에서 높은 동사 뜻과 관련된 조건에서만 촉진적 점화 효과가 나타날 것이다. 실험 1의 결과는 두 종류의 의미가 모두 활성화되는 것을 보여 주었다. 즉, "먹은"과 간은 어절 이해는 구성 형태소로의 분석과 구성 형태소 어휘 접근을 통해 어절 이해가 이루어진다는 가설을 지지하고 있다. 실험 2에서는 실험 1과 다르게 한 뜻으로만 안일 수밖에 없는 "쥐어"와 같은 어절을 사용하여 이런 경우에도(즉, 어절의 문맥이 특정 뜻으로 한정하는 경우) 구성 형태소로의 분석 과정이 일어나는지를 조사하였다. 실험 2의 결과는 실험 1의 결과와는 다르게 어간의 한가지 의미와 관련된 조건만 촉진적 점화 효과가 나타나는 것을 보여주었다. 특히, 실험 2에서 SOA가 1000msec일 경우, 두 의미의 활성화가 나타나는 것을 보여주었는데, 이 같은 결과는 어절 문맥이 특정한 의미로 한정시킬 경우는 심성어휘집에 활용형태로 들어있다는 것이다. 또한 명칭성 실어증 환자의 경우에는 즉시적 점화과제에서는 일반인과 같은 형태소 처리과정을 보였으나, 그이후의 처리과정이 일반인과 다른 형태를 보였다. 실험 1과 실험 2의 결과는 한국어 어절 분석이 구문분석 또는 활용형태를 통해 어휘 접근되는 가설을 지지하고 있다. 또 명칭성 실어증 환자의 경우에는 지연된 점화과제에서 형태소 처리가 일반인과 다르다는 것이 밝혀졌다. 이 결과가 옳다면 한국의 심성 어휘집은 어절 문맥에 따라서 어간이나 어근 또는 활용형 그 자체로 이루어져 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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