• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2007년도 정기학술대회
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• pp.489-497
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• 2007

Named entity translation plays an important role in many applications, such as information retrieval and machine translation. In this paper, we focus on translating person names, the most common type of name entity in Korean-Chinese cross language information retrieval (KCIR). Unlike other languages, Chinese uses characters (ideographs), which makes person name translation difficult because one syllable may map to several Chinese characters. We propose an effective hybrid person name translation method to improve the performance of KCIR. First, we use Wikipedia as a translation tool based on the inter-language links between the Korean edition and the Chinese or English editions. Second, we adopt the Naver people search engine to find the query name's Chinese or English translation. Third, we extract Korean-English transliteration pairs from Google snippets, and then search for the English-Chinese transliteration in the database of Taiwan's Central News Agency or in Google. The performance of KCIR using our method is over five times better than that of a dictionary-based system. The mean average precision is 0.3490 and the average recall is 0.7534. The method can deal with Chinese, Japanese, Korean, as well as non-CJK person name translation from Korean to Chinese. Hence, it substantially improves the performance of KCIR.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.538-540
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• 2003

본 논문은 한.중 교차언어 검색을 위한 효과적인 질의 확장에 대해 기술하고 있다. 한.중 교차언어 검색은 한국어 질의로 중국어 문서를 검색하는 것이고 본 논문에서는 대역어 사전을 이용하여 한국어 질의를 중국어 질의로 변환하는 방식을 사용한다. 질의 확장을 위한 방법으로 중국어 시소러스인“동의사사림”을 사용하였다. 그리고 동의어들과 주변 단어간의 상호 정보를 비교함으로서 재현률과 정확률을 높였다. 실험을 통하여 검증한 결과 사전만 사용하여 변환하는 방법에 비하여 검색 성능이 향상되었다.