• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10d
• /
• pp.697-699
• /
• 2002

본 논문에서는 복합명사에 대한 색인 방법을 다각적으로 적용하여 계층적 결함 문서 클러스터링 시스템의 결과를 분석하고자 한다. 우선 한글 색인 엔진과 HAC(Hierarchical Agglumerative Clustering) 엔진에 대해서 설명하고 한글 색인엔진에서 제공되는 세가지 복합명사 분석 모드에 대해서 설명한다. 또한 구현된 클러스터링 엔진의 특징과 속도 향상을 위한 기법 등을 설명한다. 실험에서는 다양한 요소를 가지고 클러스터링된 문서 집합에 대한 분석 결과를 보인다. 실험 결과에 대한 분석에서 복합명사에 대한 색인 방법이 문서 클러스터링의 결과에 직접적인 영향을 준다는 것을 보여준다.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2003.11b
• /
• pp.145-148
• /
• 2003

The agglutinative nature of Korean language makes the problem of automatic indexing of Korean much different from that of Indo-Eroupean languages. Especially, indexing with compound nouns in Korean is very problematic because of the exponential number of possible analysis and the existence of unknown words. To deal with this compound noun indexing problem, we propose a new indexing methods which combines the merits of the morpheme-based indexing methods and the n-gram based indexing methods. Through the experiments, we also find that the best performance of n-gram indexing methods can be achieved with 1.75-gram which is never considered in the previous researches.

• Korean Journal of Cognitive Science
• /
• v.6 no.3
• /
• pp.65-81
• /
• 1995

Compound nouns as a composition of multiple nouns exhibit diverse occurence patterns in the texts and have varying degree of meaning coherence.The problem of compound nouns in information retrieval is to find a method to represent and identify the compositive patterns of each words.This paper explains how the cooccurrence patterns are related with the meaning of each compound noun and the information of such relations that can be mechanically acquired from texts is used in ranking the candidated documents for a given query.The main theme of the paper is that compound nouns can be categorized according to their occurrence patterns of simple nouns and these occurrence patterns can be formalized by statistical analysis without large dictionary or complex compositive rules.Our suggested model achieved about 7.75% improvement over the best precision of the other methods at each recall measurements on Korean test collection.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2007.05a
• /
• pp.694-695
• /
• 2007

한국어 문장의 구성은 명사, 동사와 같은 내용어와 조사, 어미와 같은 기능어로 크게 나눌 수있다. 문장의 핵심적인 의미 전달은 내용어에 의해 이루어지며, 한국어 명사구의 경우 잦은 기능어의 생략으로 명사 나열에 의한 복합 명사가 발생된다. 이렇게 발생되는 복합 명사를 구성하는 단위 명사들은 일부 문장 성분을 생략시켜 발생된 것으로, 생략 성분의 복원에 의해 본래의 문장 형태를 추정할 수 있다. 한국어 복합 명사의 경우, 생략되는 문장 성분은 대부분 접사, 조사와 같은 기능어로 국한되며, 기능어의 복원은 단위 명사 간의 격 관계와 의미 관계를 분석하여 이루어질 수 있다. 본 논문에서는 단위 명사간의 보-술 관계를 이용하여 복합 명사를 구성하는 단위 명사 간의 의존 관계를 추정하고, 추정된 의존 관계에 의해 생략된 격조사와 용언화 접사를 복원하는 방법을 제안한다. 구조 분석에서 사용되는 의미 격틀에 의해 결정되는 격 관계는 격조사와 용언화 접사의 복원을 결정하며, 올바른 본래의 문장 표현 복원을 위해 관형격 조사와 관형격 어미를 비롯한 특별한 형태의 복원은 통계 정보와 휴리스틱 규칙으로 결정한다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
• /
• v.3 no.2
• /
• pp.115-127
• /
• 2000

Korean error detectors of word processors have defects such as inconvenience that users choose one of error groups, lower detecting rate of 60%, and slow processing time. In this study, I proposed a resolution method of these defects. For these, I applied bidirectional longest match strategy for morphological analysis to improve processing time. I suggested dictionaries and several algorithms such as seperation of compound noun and assistant declinable words, correction of typing error to improve processing time and to guarantee correction accuracy. I also suggested a distinguishable method for dependent noun/suffix and Josa/Eomi where many ambiguities are generated, and a distinguishable method for Korean "로써/로서" to improve the reliability of the correction system.

• ETRI Journal
• /
• v.32 no.5
• /
• pp.740-749
• /
• 2010

In a machine translation system, word sense disambiguation has an essential role in the proper translation of words when the target word can be translated differently depending on the context. Previous research on sense identification has mostly focused on adjacent words as context information. Therefore, in the case of nominal compounds, sense tagging of unit nouns mainly depended on other nouns surrounding the target word. In this paper, we present a practical method for the sense tagging of Korean unit nouns in a nominal compound. To overcome the weakness of traditional methods regarding the data sparseness problem, the proposed method adopts complement-predicate relation knowledge that was constructed for machine translation systems. Our method is based on a sentential form recovery technique, which recognizes grammatical relationships between unit nouns. This technique makes use of the characteristics of Korean predicative nouns. To show that our method is effective on text in general domains, the experiments were performed on a test set randomly extracted from article titles in various newspaper sections.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1996.10a
• /
• pp.32-35
• /
• 1996

정보 검색 기술은 적용 분야, 질의어, 데이터가 달라질 경우, 결과 또한 달라질 수 있음을 최근의 연구 결과로부터 알 수 있다. 사용되는 언어에 따라서도 고유한 문제가 제기될 수 있는데, 특히 한국어의 경우 복합명사는 명사끼리의 조합이 자유롭고 길이에 제한이 없기 때문에 이를 단위 명사로 분할하는 작업이 어렵다. 또한 영어와는 달리 복합명사가 문서 내에서 많은 부분을 차지하며 문서의 내용을 대표하는 경우가 많이 있기 때문에, 정보 검색 기술을 한국어에 적용하기 위해서는 수정, 보완하는 노력이 필요하다. 본 연구에서는 어휘에 관한 사전 및 코퍼스 정보를 트라이(trie)에 저장한 후 어휘들간의 공통 부분에 더미 노드(dummy node)를 삽입하여 복합명사를 단위 명사로 분할하는 기법을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1998.10c
• /
• pp.195-197
• /
• 1998

복합명사 분석은 조합이 자유롭고 제한이 없으므로 여러 가지 모호성을 발생시킨다. 이러한 모호성을 해결하는 기존 방법으로 사전을 이용하는 방법[2]과 통계적 정보를 이용하는 방법[3,4]이 있다. 본 논문에서는 하위 범주화된 어휘 정보를 가진 전자사전을 이용하여 복합명사를 분석한다. 그리고 어휘 정보만으로 처리했을 때 의미상으로 잘못된 분석이 발생할 수 있으므로 본 논문은 복합명사를 구성하는 어휘의 정보와 특정단어의 의미에 따른 복합명사 제약조건을 규칙베이스로 구축하여 분석에 이용한다. 또한 분석에 실패한 복합명사의 유형을 분석하여 각 유형에 따른 교정 방법도 제시한다. 실험 데이터는 부산일보, 교과서, 그리고 각종 문서에서 무작위로 추출한 27,945개의 복합명사를 사용하였다. 본 논문에서 제시한 의미적 제약조건을 이용하여 분석했을 때 복합명사로 잘못 쓴 어절의 검사율이 21% 향상되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.04b
• /
• pp.505-507
• /
• 2002

Two-level 형태소 해석 모델은 단어들이 결합할 때 발생하는 철자변화를 처리하는 언어 독립적인 형태소 해석 모델이다. 그러나 한국어의 경우 활용과 첨용이 자유로운 교착어에 속하며 음절단위 표현법 때문에 two-level 모델을 이용한 형태소 해석 방법보다는 언어 종속적인 형태소 해석 방법을 사용하여 왔다. 한국어 용언과 다양한 변형을 처리하기 위한 two-level 규칙이 표현되었지만, 형태소 해석에서 사용하기 위해서 필요한 복합명사 치리와 미지어 처리에 대한 적절한 방법이 아직 계시되지 않았다. 본 논문은 어절 생성 규칙을 이용한 사전 구성을 이용하여 two-level 모델에서의 한국어 복합명사의 처리에 대해서 다루고, two-level 모델에서 한국어 복합명사 처리가 가능함을 보이고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2000.10d
• /
• pp.149-155
• /
• 2000

본 논문에서는 한국어에서 빈번하게 나타나는 합성명사의 의미해석을 하기 위한 워크벤치를 설계하고 구현하였다. 합성명사 의미해석을 위한 사전 구축 지원 워크벤치의 기능은 합성명사를 이루고 있는 명사와 명사가 어떠한 의미관계로 결합하고 있는지를 밝히기 위해서 의미관계 패턴을 정의한다. 정의된 의미관계 패턴을 이용하여 합성명사를 자동적으로 추출한다. 추출된 합성명사 사전을 이용해서 각 명사의 상위개념에 대해서도 의미관계를 반영시켜서 합성명사의 의미관계를 해석할 수 있도록 하는 환경을 제공하고 있다.