• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.681-687
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• 1998

본 논문에서는 기계번역에서 동사 번역의 모호성 해결을 위한 하이브리드 기법을 제안한다. 제안된 기법은 동사 번역을 위해 개념기반의 기법과 통계기반의 기법을 수행하는 알고리즘이다. 이를 위해 연어사전, WordNet과 말뭉치에서 추출한 통계 정보를 이용한다. 동사 번역의 모호성을 해결하기 위하여 이 알고리즘은 기계번역의 트랜스퍼 단게에서 번역할 동사의 번역어를 찾는다. 그러나 만일 적절한 번역어를 찾지 못하게 되면, Wordnet을 참조하여 번역 문장에서 동사의 논리적 제약어와 연어사전의 논리적 제약어들 사이의 단어간 유사도를 측정하여 번역어를 찾는다. 그리고 이와 동시에 이 알고리즘은 말뭉치에서 추출한 통계 정보를 참조하여 공기 유사도를 측정하여 번역어를 찾는다. 실험 결과, 이 알고리즘은 번역 정확성에서 기존의 다른 알고리즘보다 우수하며, 특히 연어기반의 기법과 비교할 때 약 24.8% 정도의 번역 정확성이 향상된 것으로 나타나고 있다.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 1995년도 Language, Information and Computation = Proceedings of the 10th Pacific Asia Conference, Hong Kong
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• pp.121-126
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• 1995

A new method for Chinese word segmentation named Conditional F'||'&'||'BMM (Forward and Backward Maximal Matching) which incorporates both bigram statistics (ie., mutual infonllation and difference of t-test between Chinese characters) and linguistic rules for ambiguity resolution is proposed in this paper The key characteristics of this model are the use of: (i) statistics which can be automatically derived from any raw corpus, (ii) a rule base for disambiguation with consistency and controlled size to be built up in a systematic way.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.65-71
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• 2009

월드 와이드 웹의 정보 검색에서 산출되어지는 수많은 정보를 효율적으로 검색하기 위해서 자연어 정보처리가 필수적이다. 이 논문은 텍스트에서 숫자의 의미 파악을 위한 판별기법을 제안한 것이다. 숫자 의미 판별기법은 챠트 파싱 기법과 함께 문맥자유 문법을 활용하여 숫자 스트링과 연관된 접사를 해석하였으며, N-그램 기반의 단어에 의거하여 조직화된 의미 파악을 하도록 설계되었다. 그리고 POS 태거를 사용하여 트라이그램 단어의 제한조건이 자동 인식되도록 시스템을 구성하여, 점진적으로 효율적인 숫자의 의미 파악을 하도록 하였다. 이 논문에서 제안한 숫자 해석 시스템을 실험한 결과, 빈도수 비례 방법은 86.3%의 정확률을 나타냈고 조건수 비례 방법은 82.8%의 정확률을 나타냈다.

• ETRI Journal
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• 제30권1호
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• pp.155-157
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• 2008

This letter introduces a new method to automatically acquire paraphrases using bilingual corpora. It utilizes the bilingual dependency relations obtained by projecting a monolingual dependency parse onto the other language's sentence based on statistical alignment techniques. Since the proposed paraphrasing method can clearly disambiguate the sense of the original phrases using the bilingual context of dependency relations, it would be possible to obtain interchangeable paraphrases under a given context. Through experiments with parallel corpora of Korean and English language pairs, we demonstrate that our method effectively extracts paraphrases with high precision, achieving success rates of 94.3% and 84.6%, respectively, for Korean and English.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권1호
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• pp.35-44
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• 2023

최근 텍스트 분석으로 트렌드 분석이나 연구 동향 분석을 하는 연구 사례가 많다. 텍스트 분석을 위한 자료 수집에 사용되는 검색어가 약어일 때 약어의 특성상 의미 중의성 해소가 필요하다. 다수의 연구에서는 연구에 필요한 자료를 찾기 위해 수작업으로 자료를 하나씩 읽어 문서를 분류하고 있다. 약어의 의미 중의성 해소를 위한 연구는 단어의 의미를 명확화하는 연구가 대부분이고 지도학습을 이용하고 있다. 약어 중의성 해소를 위한 선행 방법은 약어로 검색된 자료에서 연구 대상 자료를 찾는 문서 분류에는 적합하지 않으며 관련 연구도 부족하다. 본 연구에서는 데이터 전처리 단계에서 비지도 학습 방법인 비음수 행렬 분해 방법으로 토픽 모델링을 진행하여 약어로 수집된 문서를 반자동으로 분류하는 방법을 제시한다. 이를 검증하기 위해 'MSA'라는 약어 검색어로 학술 데이터베이스에서 논문 자료를 수집했다. 수집된 논문 1,401편에서 제안된 방법으로 316편의 Micro Services Architecture와 관련된 논문을 찾았다. 제안된 방법의 문서 분류 정확도는 92.36%로 측정되었다. 제안된 방법이 수작업에 따른 연구자의 시간과 비용을 줄일 수 있기를 기대한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권7_8호
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• pp.659-671
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• 2003

본 논문에서는 결정 목록을 이용해서 단어 의미 중의성을 해결하는 방법을 제안한다. 결정 목록은 하나 이상의 규칙으로 구성되며, 각 규칙에는 신뢰도가 부여되어 있고, 규칙은 불린 함수(=조건, precondition 와 부류(=의미, class)로 구성되어 있다. 분류 대상이 만족하는 불린 함수를 가진 규칙들 중에서 가장 신뢰도가 높은 규칙에 의해서 분류 대상의 부류가 정해진다. 기존 방법에서는 하나의 자질로 하나의 불린 함수를 구성하는 단일 자질 결정 목록을 이용해서 단어 의미 중의성을 해결했다. 이 경우, 자료 부족 문제와 전처리 과정의 오류에 민감하게 반응한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 단일자질 결정 목록의 문제점을 해결하기 위해서, 하나 이상의 자질로 불린 함수를 구성하는 다중 자질 결정 목록을 제안하고, 다중 자질 결정 목록을 이용하여, 단어 의미 중의성을 해결하는 방법을 기술하고 있다. 단일 자질 결정 목록과 다중 자질 결정 목록을 비교하기 위해서, 1개의 한국어 의미 부착 말뭉치와 5개의 영어 의미 부착 말뭉치를 대상으로 단어 의미 중의성 해결 실험을 했다. 실험 결과 6개의 말뭉치 모두에 서 다중 자질 결정 목록이 단일 자질 결정 목록에 비해서 더 좋은 결과를 나타냈다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권4호
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• pp.306-319
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• 2009

이름은 사람을 구별하기 위한 특징이지만 여러 사람이 하나의 이름을 공유하는 경우와 한 사람이 여러 이름을 사용하는 경우 때문에 이름만으로는 사람을 명확히 구별할 수 없다. 이러한 문제는 정보 검색 분야에서 문서 검색이나 웹 검색, 데이터베이스 통합 등에 영향을 미친다. 특히 서지 정보에는 저자들 중 동명이인이 존재하거나 한 저자가 축약된 이름 혹은 잘못된 철자를 사용하기도 하기 때문에 에러정보가 많이 포함되어 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터베이스에 입력된 자료 중 이름에 대한 정보를 명확하게 해야 한다. 본 논문에서는 저자간의 관계로부터 구축된 사회망을 이용해 이름의 모호성을 해결하는 방법을 제안하고 컴퓨터 과학 서지정보를 제공하는 DBLP(Digital Bibliography & Library Project) 데이터를 기반한 실험을 통해 제안한 시스템의 성능의 효율성을 평가하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권9호
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• pp.1043-1051
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• 2016

트위터 문서는 웹 문서에 비해 길이가 짧기 때문에 웹 기반의 개체 링킹 기법을 그대로 적용시킬 수 없어 사용자 정보나 집단의 정보를 활용하는 방법들이 시도되고 있다. 하지만, 트윗의 개수가 충분하지 않은 사용자의 경우 데이터 희소성 문제가 여전히 발생하고 관련이 없는 집단의 정보를 사용할 경우 링킹의 결과에 악영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 기존 연구의 문제를 해결하기 위해 단일 트윗 내의 의미 관련도 뿐만 아니라 사용자의 트윗 집합과 다른 사용자들의 트윗 집합까지 고려하여 데이터 희소성을 해결하고, 관련성이 높은 사용자들의 트윗 정보에 가중치를 주어 트윗 개체 링킹의 성능을 높이고자 한다. 실제 트위터 데이터를 활용한 실험을 통해 제안하는 트윗 개체 링킹 기법이 기존의 기법에 비해 높은 성능을 가지며, 유사도가 높은 사용자의 정보를 사용하는 것이 트윗 개체 링킹에서 데이터 희소성 해결과 링킹 정확도 향상에 연관성이 있음을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권1호
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• pp.31-42
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• 2012

현재까지 대부분의 한국어처리시스템에서는 가급적 많은 접미파생명사를 사전에 등재하여 처리하였다. 그러나 접미사는 생산성이 높기 때문에 모든 접미파생명사를 사전에 등재하는 것은 한계가 있다. 따라서 접미파생명사의 의미 분석을 통해서 미등재 접미파생명사를 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 접미파생명사의 의미 분석의 일환으로 한국어 어휘의미망(U-WIN)을 이용한 동형이의어 접미사의 중의성 해소 방법을 제시한다. 형태 의미 주석 세종 말뭉치에서 동형이의어 접미사를 포함한 33,104개의 접미파생명사를 대상으로 실험하였다. 실험을 위해 먼저 동형이의어 접미사를 의미 태깅하였으며, 접미사 앞의 어근을 추출하여 U-WIN의 노드에 매핑시켰다. 또한 동형이의어 접미사와 결합되는 U-WIN 상의 노드들에 대해 거리 가중치를 부여하여 이를 동형이의어 접미사 중의성 해소에 사용하였다. 동형이의어 접미사 49종 중 세종말뭉치에 나타난 35개의 동형이의어 접미사를 대상으로 실험한 결과 91.01%의 정확률을 보였다.