• Title/Summary/Keyword: 형용시소러스

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The Construction of Sensibility Thesaurus Based on Color (색상에 기반한 감성시소러스 구축)

  • Nam, Young-Joon
    • Journal of Information Management
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    • v.34 no.4
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    • pp.43-61
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    • 2003
  • The aim of this article is to study the new searching tool for era of multimedia. Thesaurus is a useful tool but is constituted with noun phrase including the adjective for retrieving the human Sensibility. Therefore, I experimentally construct the Sensibility thesaurus using the color scale which contains the Sensibility meanings. Terms are 261, Relation standards are distance and ratio of reiteration between the terms. I would use an exclusive program of the thesaurus construction for Sensibility adjective.

Design of Adjective Thesaurus (형용사 시소러스 설계에 관한 연구)

  • 유명희;최석두
    • Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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    • 2002.08a
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    • pp.197-204
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    • 2002
  • 형용사는 감성 및 감정검색을 위한 색인에서 주로 사용된다. 이를 위해서는 형용사의 개념관계를 파악하고 표현하는 것이 중요한 일이다. 본 연구에서는 형용사의 개념관계를 표현하기 위하여 형용사의 특성, 관련 개념구조를 고찰하고, 아울러 구조화, 관계, 표시방법, 배열 등을 고려하여 형용사 시소러스를 설계하였다.

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Emotion-based Image Retrieval Using Emotional Term Thesaurus (감성 형용사 시소러스를 이용한 감성 기반 이미지 검색)

  • 김용일;양형성;양재동
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10a
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    • pp.322-324
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    • 2001
  • 기존의 이미지 검색에서는 원하는 이미지를 검색하기 위하여 사용자가 이미지의 가시적 속성을 정확히 표현하도록 요구함으로써 질의가 제한되었다. 본 논문에서는 색상으로부터 유추될 수 있는 감성 형용사를 감성 용어 시소러스로 구축하여 감성 기반의 이미지 검색이 가능하도록 하였다. 감성 용어 시소러스를 이용함으로써 ‘부드러운’, ‘세련된’등과 같은 감성 용어를 검색의 질의어로 사용할 수 있게 되어 사용자의 검색 의도를 보다 정확하게 표현할 수 있게 되고, 검색의 결과에 대한 만족도를 향상 시킬 수 있다.

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A Study on Creation of Kansei-Vocabulary Relation associated with color in WordNet (WordNet상에서 컬러기반 감성어 관계 생성에 관한 연구)

  • 백선경;조미영;김판구
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.10b
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    • pp.568-570
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    • 2004
  • 기존의 컬러 기반 감성시소러스 구축에서는 감성 어휘 관계 생성을 위해 IRI에서 개발한 단색이미지 스케일을 사용하여 컬러를 표현하였다. 그리고 컬러에 따라 연상되는 형용사를 단색 이미지 스케일에 배치하여 형용사 이미지 스케일의 공간관계를 생성하였다 즉, 컬러를 보고 연상되는 이미지를 형용사로 표현하고 색의 고유한 관계를 공간상에 배치하여 컬러 값에 따른 형용사를 매핑하였다. 이는 단순히 컬러의 관계만을 이용한 설정으로 의미적 감성어 표현에는 한계가 있었다. 이에 본 논문에서는 HP사의 'The Meaning of Color'표를 이용하여 컬러에 따른 감성 이미지를 정의하고, 정의된 어휘간의 의미적 표현을 위해 유의어, 동의어 관계 등을 포함한 WordNet 구조를 기반으로 새로운 감성어 관계 생성 방안을 제안한다. 방안을 제안한다.

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Constructing a Korean Subcategorization Dictionary with Semantic Roles using Thesaurus and Predicate Patterns (시소러스와 술어 패턴을 이용한 의미역 부착 한국어 하위범주화 사전의 구축)

  • Yang, Seung-Hyun;Kim, Young-Sum;Woo, Yo-Sub;Yoon, Deok-Ho
    • Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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    • v.6 no.3
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    • pp.364-372
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    • 2000
  • Subcategorization, defining dependency relation between predicates and their complements, is an important source of knowledge for resolving syntactic and semantic ambiguities arising in analyzing sentences. This paper describes a Korean subcategorization dictionary, particularly annotated with semantic roles of complements coupled with thesaural semantic hierarchy as well as syntactic dependencies. For annotating roles, we defined 25 semantic roles associated with surface case markers that can be used to derive semantic structures directly from syntactic ones. In addition, we used more than 120,000 entries of thesaurus to specify concept markers of noun complements, and also used 47 and 17 predicate patterns for verbs and adjectives, respectively, to express dependency relation between predicates and their complements. Using a full-fledged thesaurus for specifying concept markers makes it possible to build an effective selectional restriction mechanism coupled with the subcategorization dictionary, and using the standard predicate patterns for specifying dependency relations makes it possible to avoid inconsistency in the results and to reduce the costs for constructing the dictionary. On the bases of these, we built a Korean subcategorization dictionary for frequently used 13,000 predicates found in corpora with the aid of a tool specially designed to support this task. An experimental result shows that this dictionary can provide 72.7% of predicates in corpora with appropriate subcategorization information.

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