• Korean Journal of Cognitive Science
• /
• v.10 no.4
• /
• pp.1-10
• /
• 1999

A Semantic Hierarchy of Korean Nouns(SHKN) where Korean nouns are semantically and hierarchically classified is one of the most important things that can provide semantic information concerned with processing the Korean sentences. In this paper. SHKN is constructed in bottom-up method by making use of the definition of a noun in the Korean dictionary. SHKN constructed in this paper is a forest which consist of 43 trees and 2.443 non-terminal nodes and 10.347 terminal nodes. depth of which is 17. The classes of level 1. 2 of SHKN is quite different from the existing structure classified in top-down method. 2 b but the lower classes than level 2 is very objective.

• Korean Journal of Cognitive Science
• /
• v.10 no.3
• /
• pp.1.1-10
• /
• 1999

A Semantic Hierarchy of Korean Nouns(SHKN) where Korean nouns are semantically and hierarchically classified is one of the most important things that can provide semantic information concerned with processing the Korean sentences. In this paper. SHKN is constructed in bottom-up method by making use of the definition of a noun in the Korean dictionary. SHKN constructed in this paper is a forest which consist of 43 trees and 2.443 non-terminal nodes and 10.347 terminal nodes. depth of which is 17. The classes of level 1. 2 of SHKN is quite different from the existing structure classified in top-down method. 2 b but the lower classes than level 2 is very objective.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.9B no.4
• /
• pp.437-444
• /
• 2002

There are some important that development of tools to retrieve information by simple operation in large of nave users in the world wide web. In general, query formulation method and operators are variety, not easy to formulate query in information retrieval system or web based retrieval engine. In this paper, we propose "Concept Wizard" to support query formulation with concept term expansion in natural language query information retrieval system. The Concept Wizard are interactively supporting query formulation using thesaurus and Providing plug-in on the web.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.06b
• /
• pp.4-6
• /
• 2006

본 논문은 자연언어처리에서 문장의 서술어와 그 서술어가 가지는 명사 논항들 사이의 문법관계를 의미 관계로 사상하는 즉 논항이 서술어에 대해 가지는 역할을 정하는 문제를 다루고 있다. 의미역 결정은 단어의 의미 중의성 해소와 함께 자연언어의 의미 분석의 핵심 문제 중 하나이며 반드시 해결해야 하는 매우 중요한 문제 중 하나이다. 본 연구에서는 언어학적으로 유용한 자원인 세종전자사전을 이용하여 용언격틀사전을 구축하고 격틀 선택 방법으로 의미역을 결정한 후. 결정된 의미역들에 대한 확률 정보를 확률 모델에 적용하여 반복적으로 학습하는 부트스트래핑(Bootstrapping) 알고리즘을 사용하였다. 실험 결과, 기본 모델에 대해 10% 정도의 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2010.06c
• /
• pp.53-57
• /
• 2010

현재 많은 포털 사이트에서는 인기가 있거나 중요도가 높은 키워드에 대해 정보를 제공해주는 태그 클라우드나 연관 검색어 등의 기능이 제공되고 있다. 하지만 대부분의 뉴스기사 페이지들은 날짜와 분야별로 기사들이 나열되어 있으며 사용자는 카테고리별로 나누어진 기사를 읽을 수만 있을 뿐 그 기사와 연관된 다른 기사의 정보에 대해서 한눈에 알아 볼 수 있는 방법은 미흡한 실정이다. 또한 연관 검색어 서비스도 사용자가 검색한 입력 내용을 기반으로 연관성 정도를 분석하여 객관성을 보장하지 못하고 있다. 본 논문에서는 기존의 태그 클라우드 방식에서 좀 더 나아가 축적된 뉴스 기사로 부터 검색 키워드와 밀접히 연관된 키워드를 추출하여 제공하는 기사 검색 시스템을 소개한다. 이 시스템은 사용자가 기사 검색을 하였을 때, 키워드와 가장 밀접한 기사를 검색해 주는 것뿐만 아니라 검색어와 관련된 연관 키워드들을 보여주고 연관된 키워드간의 관계성을 보여줌으로써 뉴스 기사들 속에 숨겨진 연관정보의 탐색을 가능하게 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2022.10a
• /
• pp.624-629
• /
• 2022

에세이의 창의성을 자동으로 분류하는 기존의 주요 연구는 말뭉치에서 빈번하게 등장하지 않는 단어에 초점을 맞추어 기계학습을 수행한다. 그러나 이러한 연구는 에세이의 주제와 상관없이 단순히 참신한 단어가 많아 창의적으로 분류되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 어텐션(Attention)과 역문서 빈도(Inverse Document Frequency; IDF)를 이용하여 에세이 내용 전달에 있어 중요하면서 참신한 단어에 높은 가중치를 두는 문맥 벡터를 구하고, 자기부호화기(AutoEncoder) 모델을 사용하여 문맥 벡터들로부터 창의적인 에세이와 창의적이지 않은 에세이의 특징 벡터를 추출한다. 그리고 시험 단계에서 새로운 에세이의 특징 벡터와 비교하여 그 에세이가 창의적인지 아닌지 분류하는 딥러닝 모델을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제안 방안은 기존 방안에 비해 높은 정확도를 보인다. 구체적으로 제안 방안의 평균 정확도는 92%였고 기존의 주요 방안보다 9%의 정확도 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04c
• /
• pp.537-539
• /
• 2003

문서 범주화를 위해 자질을 선별하는 기법으로는 자질의 출현 빈도에 따라 범주를 대표하는 자질들을 선별하는 것이 일반적이다. 출현 빈도에 의한 자질을 선별하는 통계적인 기법은 문서의 내용을 대표하는 용어들의 중요도를 간과하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 학습 문서 및 실험 문서에서 자질의 중요도에 의해 범주 대표어를 선별하는 문서 범주화 기법을 제안하였으며, 역범주 빈도 및 카이제곱 통계량에 의해 자질을 선별하는 방법과 비교-실험을 하였다. 문서 범주화 모델로는 나이브 베이지언 확률 모델을 이용하였으며, 성능 평가를 위해서 웹 디렉토리에서 수집된 데이터를 이용하여 실험하였다. 본 논문에서 제안한 자질 중요도에 의한 자질 선별 기법은 용어의 출현 빈도 및 카이제곱 통계량에 의해 자질을 선별한 방법보다 더 나은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04c
• /
• pp.470-472
• /
• 2003

본 논문에서는 개념 그래프 기반 검색 시스템의 검색의 성능을 개선시키고자 Hits 알고리즘을 적용하였다. 기존 개념 그래프 기반 검색 시스템의 anchor text분석을 통하여 개념을 추출하고 있는 시스템에서 더 나아가 하이퍼 링크의 선호도의 특성을 살려 하이퍼링크에 문서가 얼마나 연결되어 있는지, 참조하고 있는지에 따라 해당 검색된 문서들의 중요도를 찾아서 순위를 매기는 실험을 하였다. 종래에는 해당 검색어의 빈도순으로 개념의 결과를 나타내 주었는데, 본 시스템 구현 후에 랭킹알고리즘을 적용하여 해당검색에 유용한 정보를 가지고 있는 페이지들(authorities)과 유용한 정보를 보유하고 있는 페이지의 링크를 보유하고 있는 페이지들(hubs)를 각각 순위 순으로 보여주게 되었다. 그리하여 사용자는 실제 검색시에 개념상으로 분류된 문서 중에 중요도가 높은 문서를 사용자에게 우선으로 접하게 되었으며, hub어 의해서 중요도가 높은 문서를 한눈에 볼 수도 있을 뿐 아니라, anchor text 어서 나타나지 않은 중요한 정보를 가진 문서도 검색할 수 있었다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.205-208
• /
• 2008

보다 효과적인 키워드 추출 및 키워드 가중치 결정을 위하여 문서의 내용뿐 아니라 구조를 이용하여 색인을 추출하는 연구가 이루어지고 있는데, 대부분의 연구들이 XML 단락별 중요도가 아닌, 문맥상의 단락에 대한 중요도를 계산하는게 일반적이다. 이러한 기존 연구들은 대부분이 객관적인 실험을 통해서 중요도를 입증하기보다는 일반적인 관점에서 단순한 수치로 중요도를 결정하고 있다. 본 논문에서는 웹 문서 관리를 위한 표준으로 자리잡아가고 있는 XML 문서의 자동색인을 위하여, 논문을 구성하는 주요 단락을 세분하고, 단락에서 추출된 용어의 가중치를 갱신해 가면서 최종 색인어 가중치를 계산하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
• /
• 1997.08a
• /
• pp.5-15
• /
• 1997

기존의 대부분의 정보 검색 시스템은 문서에 대한 ‘자동 색인 단계’를 거쳐 질의자의 요구에 적합한 문서들을 추출하도록 되어 있다. 이 과정에서 얼마나 적합한 문서를 빠짐없이 검색하였는가 하는 문제가, 검색 시스템의 효율성들 판단하는 데 가장 중요한 열쇠가 된다. 이 글에서는 ‘명사’ 중심의 키워드 추출이 안고 있는 몇 가지 문제점들에 관해서 논의하였다. 즉, 합성어 키워드 구축의 필요성, 동사 구문 정보에 대한 필요성, 부사구 표현에 대한 기술 필요성, 그리고 발화 상황이 고려되어야 하는 점등이 검토되었고, 이에 관한 해결책으로, 어휘정보 및 어절 정보, 나아가 구문 정보들을 담고 있는, 보다 체계적인 한국어 사전 시스템이 구축되어야 함을 강조하였다.