• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.538-540
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• 2005

본 논문에서는 평균 상호정보량에 기반하고 복합명사 의미사전을 이용한 동음이의어 중의성 해소 기술에 대해서 소개한다. 평균 상호정보량을 이용한 방법은 사전의 뜻풀이를 이용하는 기존 방법의 자료부족문제를 완화시킨다. 복합명사 의미사전은 복합명사를 구성하는 단일영사들의 의미제약 관계를 이용하여 구축된다. 기 구축된 복합명사 의미사전은 어휘 의미 중의성의 정확률을 향상시키고, 연산 시간을 줄여 시스템의 효율성을 극대화시킨다. 평균 상호정보량을 이용한 실험에서는 $62.04\%$의 정확률로 LESK의 방법에 비해 $6.06\%$의 향상이 있었고, 복합명사 의미사전을 이용하였을 때는 $68.13\%$의 정확률로 $12.76\%$의 정확률 향상이 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권1호
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• pp.43-52
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• 2012

의미 역 결정 (Semantic Role Labeling)은 문장의 각 요소들의 의미 관계를 파악하는 연구 분야로써 어휘 중의성 해소와 더불어 자연언어처리에서의 의미 분석에서 매우 중요한 위치를 차지하고 있다. 그러나 한국어의 경우에는 의미 역 결정에 필요한 언어 자원이 구축되지 못하여 연구의 진행이 매우 미진한 상황이다. 본 논문에서는 의미 역 결정에 필요한 언어 자원 중에서 가장 널리 사용되고 있는 PropBank의 한국어 버전의 구축을 위한 시작 단계로써 자동 술어-논항 분석기를 개발하였다. 자동 술어-논항 분석기는 크게 의미 어휘 사전과 자동 술어-논항 추출기로 구성된다. 의미 어휘 사전은 한국어 동사의 격틀 정보를 구축한 사전이며 자동 술어-논항 추출기는 구문 표지 부착된 말뭉치로부터 특정 술어와 관련있는 논항의 의미 부류를 결정하는 모듈이다. 본 논문에서 개발된 자동 술어-논항 분석기는 향후 한국어 PropBank의 구축을 용이하게 할 것이며, 궁극적으로는 한국어 의미 역 결정에 큰 역할을 할 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권7호
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• pp.829-840
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• 2005

단어 의미 중의성 해소는 자연언어처리 분야에 매우 중요한 부분이다. 본 논문에서는 사전 뜻풀이 특성을 이용해 기존의 의미정보를 정제하고 유용한 정보인 확률정보, 거리정보 및 격정보 등을 추가한 WSD 모델을 제안하였으며, 사전을 기반으로 구축된 "울산대학교 어휘 지능망(UOU-Word Intelligent Network: U-WIN)" 상의 단어 계층적 구조(시소러스)를 이용하여 의미정보의 자료 부족 문제를 해소하는 모델을 제시하였"다. "21세기 세종 계획"에서 제공하는 150만 어절 규모의 의미 태그 말뭉치를 대상으로 한 실험에서 최다 빈도 의미 결정(Maximum Frequence Class, MFC, 정확률 베이스라인)에 비해 $18.97\%$(명사 $21.73\%$, 동사 $17.11\%$) 정확률 향상을 보였으며, 기존의 확률 가중치와 어절 거리 가중치를 이용한 모델에 비해서는 $10.49\%$(명사 $8.84\%$, 동사 $11.51\%$)의 정확률 향상되었다. 또한 시소러스를 사용하지 않고 확률정보, 거리정보, 격정보 만을 이용한 모델에 비해 $6.12\%$(명사 $5.29\%$, 동사 $6.64\%$) 높은 정확률을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권9호
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• pp.2876-2884
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• 2000

단문분할은 한 문장에 용언이 복수개 있을 때 용언을 중심으로 문장을 나누는 방법이다. 기존의 방법은 정형화된 문장의 경우 비교적 효율적인 결과를 얻을 수 있으나, 구문적으로 복잡한 문장인 경우는 한계를 보였다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해서 구문 정보만이 아니라, 의미 정보를 활용하여 단문을 분할하는 방법을 제안한다. 정형화된 문장의 경우와 달리 일상적인 문장은 무장 구조의 모호성이나 조사의 생략 등이 빈번하므로 의미 수준에서의 단문분할이 필요하다. 의미 영역에서 단문분할을 하면 기존의 구문 의존적인 방법들에서 발생하는 모호성을 상당수 해소할 수 있게 된다. 논문에서는 먼저 하위범주와 사전과 시소러스의 의미 정보를 이용하여 용언과 보어성분 간의 의존구조를 우선적으로 파악하고, 구문적인 정보와 기타 문법적인 지식을 사용하여 기타 성분을 의존구조에 점진적으로 포함시켜가는 이단계 단문분할 알고리즘을 제안한다. 제안된 이단계 단문분할 방법의 유용성을 보이기 위해 ETRI-KONAN의 말뭉치 중 25,000문장을 수작업으로 술어와 보어성분 간의 의존구조를 태깅한 후 본 논문에서 제안한 방법과 비교하는 실험을 수행하였으며, 이때 단문분할의 결과는 91.8%의 정확성을 보였다.

• 인지과학
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• 제22권3호
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• pp.271-298
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• 2011

한국어의 어휘 의미 정보를 명확히 파악하기 위해서는 어휘 의미 체계를 구축해야 한다. 본 논문에서는 어휘 의미 체계 구축의 단계 중 하나인 용언의 의미 군집화를 연구하였다. 용언의 하위범주화 논항(주어 및 목적어)과 선택 제약정보, 부사의 결합정보를 이용한 이전의 연구와는 달리 의미태그가 부착된 사전 뜻풀이의 용언정보를 이용하여 용언의 의미 군집화를 시도하였고, 표제어와 뜻풀이 용언 사이 관계의 종개념과 유개념 관계를 이용하여 계층적 의미 군집화를 시도하였다. 그리고 특정 범주의 일반 샘플을 이용했던 특정 용언의 부류가 아닌, 사전에 존재하는 대부분의 용언들을 대상으로 연구를 진행하였다. 본 논문에서 다의어 수준에서 구분된 총 106,501개의 용언(85,754개의 동사와 20,747개의 형용사)을 대상으로 한국어 용언 의미계층 군집 2,748개를 생성하였다. 이 중 순환정의 군집은 130개가 나타났으며, 중간 계층의 서브군집으로 261개가 나타났다. 군집 내 계층의 최대 깊이는 16단계였다. 그리고 용언 의미 군집 평가를 위해 세종사태의미부류와 비교해 보았다. 그 결과 70.14%의 응집도를 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권7호
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• pp.769-783
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• 2000

본 논문에서는 한국어 명사의 중의성 해소를 위해, 원시 말뭉치로부터 얻을 수 있는 지식원으로서 국소문맥을 정의하고 추출하는 방법을 제시한다. 동일한 국소 문맥을 갖는 서로 다른 명사는 그 의미가 유사하다는 직관을 바탕으로 대상 명사의 중의성 해소를 위해 대상명사를 포함하는 국소문맥과 동일한 국소문맥을 갖는 단어를 단서로 사용함으로써 학습 자료의 활용도를 높일 수 있고 빈도수가 적은 단어의 의미 중의성도 해결할 수 있으며, 용언의 확장을 통해 자료 부족 현상을 줄일 수 있다. 대상 명사는 동일한 국소문맥에 의한 단서들과의 최대 유사도 계산을 통해 그 의미가 결정된다. 두 단어간의 유사도는 WordNet으로부터 차용한 의미 계층 구조에서 두 단어가 가지는 개념 사이의 거리에 의해 계산된다. 최대 유사도를 계산하는 과정에서는 단서들의 중의성을 점차 줄여 나감으로써 유사도 계산의 속도를 향상시킬 수 있다. 대상 명사가 둘 이상의 국소문맥을 가질 때에는 각 국소문맥의 종류에 따른 가중치를 부여하여 국소문맥의 종류에 따른 의미제약의 차이를 구현하였다. 또 하나의 지식원으로서 사전 정의와 예문으로부터 공기정보를 얻고, 이를 국소문맥을 보완하기 위한 지식으로 사용하여 최선의 의미를 선택할 수 있도록 하였다. 실험을 통해, 제안하는 방법은 국소 문맥의 적용률이 높고, 공기 정보는 국소 문맥과 상호 보완적으로 사용되어 정확도를 높일 수 있음을 보였다. 본 방법을 실험한 결과, 사용된 단어의 의미 중의성이 크면서도, 기존의 의미 부착 말뭉치를 이용한 교사 학습 방식의 성능보다도 높은 정확도(89.8%)를 얻을 수 있었다.