• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.96-102
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• 2008

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.693-696
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• 2010

자연언어처리에서 어의 중의성 해소(word sense disambiguation)는 어휘의 의미를 정확하게 파악하는 기술로 기계번역, 정보검색과 같은 여러 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 한국어 어휘의미망(Korlex)을 이용한 비감독 어의 중의성 해소 방법을 제안한다. 의미미부착 말뭉치에서 추출한 통계 정보와 한국어 어휘의미망의 관계어 정보를 이용함으로써 자료 부족문제를 완화하였다. 또한, 중의성 어휘와 공기어휘 간의 거리 가중치, 의미별 사용 정보 가중치를 사용하여 언어적인 특징을 고려하여 본 논문의 기반이 되는 PNUWSD 시스템보다 성능을 향상하였다. 본 논문에서 제안하는 어의 중의성 해소 방법의 평가를 위해 SENSEVAL-2 한국어 데이터를 이용하였다. 중의성 어휘의 의미별 관계어와 지역 문맥 내 공기어휘 간의 카이제곱을 이용하였을 때 68.1%의 정확도를 보였고, 중의성 어휘와 공기어휘 간의 거리 가중치와 의미별 사용 정보 가중치를 사용하였을 때 76.9% 정확도를 보여 기존의 방법보다 정확도를 향상하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1358-1361
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• 2013

한국어와 한국 수화 간 자동 번역을 위해서는 한국어-한국 수화 대역어 사전이 필요하지만, 현재 한국 수화 사전으로 가장 공신력 있는 한국 수화 사전은 등재 어휘 수가 약 12,000개에 불과하다. 이 때문에 한국어를 한국 수화로 자동 번역을 할 때 대치어가 없어 완벽하게 번역이 되지 않는다. 본 연구에서는 한국 수화 사전의 미등재어로 말미암은 번역률 저하를 최소화하고자 한국어 어휘의미망의 동의어와 상 하위어 정보를 이용한다. 또한, 자동 번역에서 빈번하게 발생하는 어의 중의성 문제도 한국어 어휘의미망의 정보를 이용하여 어의 중의성 해소 규칙을 일반화한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.92-96
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• 2009

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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.343-346
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• 2020

개체명 인식은 주어진 문장 내에서 OOV(Out of Vocaburary)로 자주 등장하는 고유한 의미가 있는 단어들을 미리 정의된 개체의 범주로 분류하는 작업이다. 최근 개체명이 문장 내에서 OOV로 등장하는 문제를 해결하기 위해 외부 리소스를 활용하는 연구들이 많이 진행되었다. 본 논문은 의미역, 의존관계 분석에 한국어 어휘지도를 이용한 자질을 추가하여 성능 향상을 보인 연구들을 바탕으로 이를 한국어 개체명 인식에 적용하고 평가하였다. 실험 결과, 한국어 어휘지도를 활용한 자질을 추가로 학습한 모델이 기존 모델에 비해 평균 1.83% 포인트 향상하였다. 또한, CRF 단일 모델만을 사용했음에도 87.25% 포인트라는 높은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2005.05a
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• pp.267-272
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• 2005

최근 들어 온톨로지(ontology), 시소러스(thesaurus) 등과 함께 주목받고 있는 Princeton 대학의 워드넷(WordNet, 이하 PWN) 은 자연어 처리(NLP)와 관련하여 대안을 제시할 수 있는 어휘의미망(lexico-semantic network)이다. 또한 PWN을 기반으로 상이한 개별어 어휘의미망 구축이 여러 차례 시도되었고, 현재도 진행 중이다. 본 연구는 간접 구축 방식에 의한 어휘의미망 구축 시 요구되는 정제(refinement) 방식들을 검토하고, 이를 한국어 명사 어휘의미망(KL)에 적용하여 정확도 검증 방법의 한 대안으로 제시하였다. 또한 보다 정교한 정제 방법의 모색과 고찰은 향후 과제로 삼고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.27-31
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• 2014

한국어 문장의 의미 분석을 위해서는 어휘 의미들의 상의어, 하의어, 반의어, 유의어 등의 의미관계뿐만 아니라 서술어의 논항이 가지는 의미제약 정보 및 의미역, 서술어와 부사 명사와 부사, 부사와 부사와의 유의미한 결합 정보 등의 다양한 의미 정보가 필요하다. 한국어 어휘지도는 울산대 한국어처리연구실에서 2002년부터 현재까지 구축해 왔으며, 이제 구축된 결과물을 API와 함께 제공한다. 본 논문은 한국어 어휘지도의 대략적인 구조 및 API 등을 소개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.99-105
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• 2004

백과사전 질의응답 시스템은 사용자의 자연어 질문과 검색 대상 문서인 백과사전 내용의 의미를 파악하기 위한 고정밀 자연어 처리 기술이 요구된다. 이러한 고정밀 자연어 처리 기술을 위한 중요한 언어자원을 제공하기 위하여 한국어 명사와 동사로 구성되는 대규모 어휘개념망을 구축하였다. 한국어 어휘개념망은 명사와 동사의 상하위 관계를 주요 계층구조로 하여 다양한 한국어 어휘 기초 자료를 바탕으로 구축되었다. 구축된 규모는 일반명사 약 6만 어휘와 동사 약 2만 어휘를 포함한다. 이 논문에서는 어휘개념망을 구축하기 위한 방법과 과정을 소개하고 지금까지 구축된 어휘개념망의 특성에 대해 기술하며, 백과사전 질의응답 시스템에서 어떻게 활용되는지 시스템 구성요소의 예를 들어서 설명한다. 또한 현재 구축된 어휘개념망의 성능 평가를 위해 일반 코퍼스에 대한 커버리지 측정 결과를 기술한다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2006.06a
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• pp.1-7
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• 2006

최근 수년간 한국어를 위한 어휘의미망에 대한 관심은 꾸준히 높아지고 있지만, 그 결과물을 어떻게 평가하고 활용할 것인가에 대한 방안은 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 단어클러스터링 시스템 개발을 통하여, 어휘의미망에 의해 확장되기 전후의 클러스터링을 수행하여 데이터를 서로 비교하였다. 단어클러스터링 시스템 개발을 위해 사용된 학습 데이터는 신문 말뭉치 기사로 총 68,455,856 어절 규모이며, 특성벡터와 벡터공간모델을 이용하여 시스템A를 완성하였다. 시스템B는 구축된 '[-하]동사류' 3,656개의 어휘의미를 포함하는 동사어휘의미망을 포함하여 확장된 것으로 확장대상정보를 선택하여 특성벡터를 재구성한다. 대상이 되는 실험 데이터는 '다국어 어휘의미망-코어넷'으로 클러스터링 결과 나타난 어휘들의 세 번째 층위까지의 노드 동일성 여부로 정확률 검수를 하였다. 같은 환경에서 시스템A와 시스템B를 비교한 결과 단어클러스터링의 정확률이 45.3%에서 46.6%로의 향상을 보였다. 향후 연구는 어휘의미망을 활용하여 좀 더 다양한 시스템에 체계적이고 폭넓은 평가를 통해 전산시스템의 향상은 물론, 연구되고 있는 많은 어휘의미망에 의미 있는 평가 방안을 확대시켜 나가야 할 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.42-47
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• 2008

1980년대 중반부터 지난 20여 년간 구축해 온 영어 워드넷(PWN)은 인간의 심상어휘집을 재현하려는 목적으로 개발되기 시작하였으나, 그 활용 가능성에 주목한 것은 자연언어처리와 지식공학 분야다. 컴퓨터 매개 의사소통(CMC), 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)에서 인간 언어를 자연스럽게 사용하여 필요한 정보를 획득하기 위해서는 의미와 지식의 처리가 필수적인데, 그 해결의 실마리를 어휘라는 실체를 가진 언어단위에서 찾을 수 있기 때문이다. 이후 전 세계적으로 약 50개 언어의 어휘의미망이 PWN을 참조모델로 구축되어 다국어처리의 기반을 제공할 뿐 아니라, 시맨틱 웹 이후 더욱 주목 받고 다양한 방식으로 활용되고 있다. 본고는 PWN을 참조 모델로 2004년부터 2007년까지 구축한 한국어 어휘의미망 KorLex 1.5를 소개하는 데 있다. 현재 KorLex은 명사, 동사, 형용사, 부사 및 분류사로 구성되며, 약 13만 개의 신셋과 약 15만 개의 어의를 포함하고 있다.