• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.102-104
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• 2016

하위범주화는 술어와 보어간의 의존 관계를 정의하는 언어정보로서 다의어 태깅이나 이 외에 자연어처리의 다양한 곳에 이용될 수 있다. 그러나 하위범주화에서 다루는 필수논항은 격조사로 표현되어 실제로 한국어에서 자주 나타나는 보조사는 여기에 포함되지 않는다. 이런 문제 때문에 하위범주화네 나타난 격조사만을 그대로 이용하려고 하면 재현율에 큰 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 문장에서 격조사 대신 보조사가 사용되었을 때 하위범주화의 필수논항으로 인정할 수 있는 방법을 제시하고, 특히 보조사에 적용할 경우에 생기는 이점을 실험으로 증명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.445-448
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• 2005

기존의 정보 검색은 단순 키워드 매칭에 의한 패턴 매칭으로 의미적 정보 검색에는 한계가 있다. 이를 해결하기 위한 많은 연구가 이루어졌으나 질의 혹은 문서에 중의적 의미를 가진 단어를 포함하고 있는 경우에 검색시 문제가 되었다. 이에 본 논문에서는 WordNet기반의 단어 빈도수를 고려한 정보량과 단어 영역내 존재하는 노드 수를 고려한 개념적 밀도를 이용한 WSD(Word Sense Disambiguation)를 제안한다. SemCor를 이용하여 테스트한 결과 두 요소를 결합한 방법에 의해 WSD가 약 20% 향상되었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.3
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• pp.363-370
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• 2009

In order to populate ontology, this paper presents a generalization method of ontology instances, extracted from texts and web pages, by using unsupervised learning techniques for word sense disambiguation, which uses open APIs and lexical resources such as Google and WordNet. According to the experimental results, our method achieved a 15.8% improvement over the previous research.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.102-104
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• 2016

하위범주화는 술어와 보어간의 의존 관계를 정의하는 언어정보로서 다의어 태깅이나 이 외에 자연어처리의 다양한 곳에 이용될 수 있다. 그러나 하위범주화에서 다루는 필수논항은 격조사로 표현되어 실제로 한국어에서 자주 나타나는 보조사는 여기에 포함되지 않는다. 이런 문제 때문에 하위범주화네 나타난 격조사만을 그대로 이용하려고 하면 재현율에 큰 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 문장에서 격조사 대신 보조사가 사용되었을 때 하위범주화의 필수논항으로 인정할 수 있는 방법을 제시하고, 특히 보조사에 적용할 경우에 생기는 이점을 실험으로 증명한다.

• Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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• 1995.02a
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• pp.109-114
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• 1995

• Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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• 2002.02a
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• pp.166-176
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• 2002

A homonym could be disambiguated by another words in the context as nouns, predicates used with the homonym. This paper using semantic information (co-occurrence data) obtained from definitions of part of speech (POS) tagged UMRD-S$^1$), In this research, we have analyzed the result of an experiment on a homonym disambiguation system based on statistical model, to which Bayes'theorem is applied, and suggested a model established of the weight of sense rate and the weight of distance to the adjacent words to improve the accuracy. The result of applying the homonym disambiguation system using semantic information to disambiguating homonyms appearing on the dictionary definition sentences showed average accuracy of 98.32% with regard to the most frequent 200 homonyms. We selected 49 (31 substantives and 18 predicates) out of the 200 homonyms that were used in the experiment, and performed an experiment on 50,703 sentences extracted from Sejong Project tagged corpus (i.e. a corpus of morphologically analyzed words) of 3.5 million words that includes one of the 49 homonyms. The result of experimenting by assigning the weight of sense rate(prior probability) and the weight of distance concerning the 5 words at the front/behind the homonym to be disambiguated showed better accuracy than disambiguation systems based on existing statistical models by 2.93%,

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.4
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• pp.491-500
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• 2004

This paper presents an ontology construction method using various computational language resources, and an ontology-based word sense disambiguation method. In order to acquire a reasonably practical ontology the Kadokawa thesaurus is extended by inserting additional semantic relations into its hierarchy, which are classified as case relations and other semantic relations. To apply the ontology to disambiguate word senses, we apply the previously-secured dictionary information to select the correct senses of some ambiguous words with high precision, and then use the ontology to disambiguate the remaining ambiguous words. The mutual information between concepts in the ontology was calculated before using the ontology as knowledge for disambiguating word senses. If mutual information is regarded as a weight between ontology concepts, the ontology can be treated as a graph with weighted edges, and then we locate the weighted path from one concept to the other concept. In our practical machine translation system, our word sense disambiguation method achieved a 9% improvement over methods which do not use ontology for Korean translation.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.7_8
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• pp.659-671
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• 2003

This paper proposes a method of disambiguating the senses of words using decision lists, which consists of rules with confidence values. The rule of decision list is composed of a boolean function(=precondition) and a class(=sense). Decision lists classify the instance using the rule with the highest confidence value that is matched with it. Previous work disambiguated the senses using single feature decision lists, whose boolean function was composed of only one feature. However, this approach can be affected more severely by data sparseness problem and preprocessing errors. Hence, we propose multiple feature decision lists that have the boolean function consisting of more than one feature in order to identify the senses of words. Experiments are performed with 1 sense tagged corpus in Korean and 5 sense tagged corpus in English. The experimental results show that multiple feature decision lists are more effective than single feature decision lists in disambiguating senses.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.201-203
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• 1998

한국어의 의미 분석을 위해서 의미소가 부여된 말뭉치(Sense-Tagged Corpus)의 구축은 필수적이다. 의미 태깅은 어휘의 다의적 특성으로 인해, 형태소나 구문 태깅에서와 같은 규칙 기반의 처리가 어려웠다. 기존의 연구에서 어휘의 의미는 형태소와 구문적 제약 등의 표층상에서 파악되어 왔으며, 이는 의미 데이터 기반으로 이루어진 것이 아니었기에, 실용적인 결과를 얻기가 힘들었다. 본 연구는 한국어의 구문과 의미적 특성을 고려하고, 용언과 모어 성분간의 의존 관계 및 의미 정보를 나타내는 하위범주화사전과 어휘의 계층적 의미 관계를 나타낸 의미사전(시소러스)을 이용하여, 반자동적인 방법으로 의미소가 부여된 말뭉치의 구축을 위한 기준과 알고리즘을 논하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.772-774
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• 2004

본 논문은 원시코퍼스에서 추출한 동음이의어의 의미 별 공기정보를 사용한 비지도식 의미구분 시스템의 구축을 제안한다. 대용량 원시코퍼스에서 추출한 의미체계를 기준으로 의미구분을 수행하였기 때문에 비현실적인 의미체계에 의한 문제점을 해결하였고, 원시코퍼스에서 추출한 공기정보로 데이터 획득비용과 부족문제를 해소하였다 실험을 통해 의미체계의 현실화와 비지도식 훈련데이터 추출방법이 의미구분의 성능향상에 기여함을 보였다