• 한국수학사학회지
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• 제33권4호
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• pp.237-257
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• 2020

In this paper, we classify the mathematical terms in Korean Standard Unabridged Dictionary into four groups; ① group 1 consists of the terms which coincide with the mathematical terms in the 2015 Editing Material, ② group 2 consists of the terms which are synonyms or old terms or inflection forms of the mathematical terms in the Editing Material, ③ group 3 consists of the terms which do not belong to group 1 or group 2, but relate to the elementary or secondary school mathematics, ④ group 4 consists of the terms which do not relate to the elementary or secondary school mathematics. And then we make a comparative study with the mathematical terms in the Editing Material. In this study, we find out the mathematical terms in the Editing Material, but not in Korean Standard Unabridged Dictionary. And by using synonyms and old terms of the mathematical terms in the Editing Material we guess the rough tendency which terms belong to the Editing Material. By investigating the terms in group 3 and 4, we find out the mathematical terms which may belong to the Editing Material. We also find out the wrong or inconsistent explanations in Korean Standard Unabridged Dictionary.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.1-13
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• 2015

빅데이터 및 오피니언 마이닝 분야가 대두됨에 따라 정보 검색/추출, 특히 비정형 데이터에서의 정보 검색/추출 기술의 중요성이 나날이 부각되어지고 있다. 또한 정보 검색 분야에서는 이용자의 의도에 맞는 결과를 제공할 수 있는 검색엔진의 성능향상을 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 정보 검색/추출 분야에서 자연어처리 기술은 비정형 데이터 분석/처리 분야에서 중요한 기술이고, 자연어처리에 있어서 하나의 단어가 여러개의 모호한 의미를 가질 수 있는 단어 중의성 문제는 자연어처리의 성능을 향상시키기 위해 우선적으로 해결해야하는 문제점들의 하나이다. 본 연구는 단어 중의성 해소 방법에 사용될 수 있는 말뭉치를 많은 시간과 노력이 요구되는 수동적인 방법이 아닌, 사전들의 예제를 활용하여 자동적으로 생성할 수 있는 방법을 소개한다. 즉, 기존의 수동적인 방법으로 의미 태깅된 세종말뭉치에 표준국어대사전의 예제를 자동적으로 태깅하여 결합한 말뭉치를 사용한 단어 중의성 해소 방법을 소개한다. 표준국어대사전에서 단어 중의성 해소의 주요 대상인 전체 명사 (265,655개) 중에 중의성 해소의 대상이 되는 중의어 (29,868개)의 각 센스 (93,522개)와 연관된 속담, 용례 문장 (56,914개)들을 결합 말뭉치에 추가하였다. 품사 및 센스가 같이 태깅된 세종말뭉치의 약 79만개의 문장과 표준국어대사전의 약 5.7만개의 문장을 각각 또는 병합하여 교차검증을 사용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과는 결합 말뭉치를 사용하였을 때 정확도와 재현율에 있어서 향상된 결과가 발견되었다. 본 연구의 결과는 인터넷 검색엔진 등의 검색결과의 성능향상과 오피니언 마이닝, 텍스트 마이닝과 관련한 자연어 분석/처리에 있어서 문장의 내용을 보다 명확히 파악하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대되어진다.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제7권1호
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• pp.41-54
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• 2003

According to Jeong Ho-seong (1999), Koreans use an average of only 20% of the 508,771 entries of the Korean standard unabridged dictionary. To establish MRD for natural language processing, it is necessary to select Korean lexical units that are used frequently and are considered as basic words. In this study, this selection process is done semi-automatically using the KAIST large corpus. Among about 220,000 morphemes extracted from the corpus of 40,000,000 eojeols, 50,637 morphemes (54,797 senses) are selected. In addition, the coverage of these morphemes in various texts is examined with two sub-corpora of different styles. The total coverage is 91.21 % in formal style and 93.24% in informal style. The coverage of 6,130 first degree morphemes is 73.64% and 81.45%, respectively.