• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.167-170
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• 2013

한국어 어휘의 의미를 파악하기 위하여 어휘의 의미 중의성을 해결하는 것은 중요한 일이다. 본 논문에서는 한국어 다의어 기반의 어휘 의미망과 용언의 논항정보 등의 관계가 포함된 어휘지도(UWordMap)를 사용하여 용언의 의미 중의성 해소에 대한 연구를 진행한다. 기존의 의미 중의성 해소 연구와 같은 동형이의어 단위가 아닌 다의어 단위의 용언 의미 중의성 해소 시스템을 개발하였다. 실험결과 실험말뭉치로 품사 태그 부착 말뭉치를 사용했을 때 동형이의어 단위 정확률은 96.44%였고, 다의어 단위 정확률은 67.65%였다. 실험말뭉치로 동형이의어 태그 부착 말뭉치를 사용했을 때 다의어 단위 정확률은 77.22%로 전자의 실험보다 약 10%의 높은 정확률을 보였다.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.1
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• pp.71-79
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• 2016

Disambiguation of homographs is an important job in Korean semantic processing and has been researched for long time. Recently, machine learning approaches have demonstrated good results in accuracy and speed. Other knowledge-based approaches are being researched for untrained words. This paper proposes a hybrid method based on the machine learning approach that uses a lexical semantic network. The use of a hybrid approach creates an additional corpus from subcategorization information and trains this additional corpus. A homograph tagging phase uses the hypernym of the homograph and an additional corpus. Experimentation with the Sejong Corpus and UWordMap demonstrates the hybrid method is to be effective with an increase in accuracy from 96.51% to 96.52%.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.216-219
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• 2015

컴퓨터를 이용하여 명사와 용언의 의미를 자동으로 분별하는 것은 기계번역이나 검색 등의 기술에서 아주 중요한 기반 기술이다. 최근에 동형이의어 분별에 대한 연구 결과로 약 96%의 정확률을 보이는 시스템이 개발되었으나, 다의어 분별에 대한 연구는 아직 초기 단계로 일부 어휘만을 한정하여 연구되고 있다. 본 논문에서는 어휘지도를 이용하여 다의어를 분별하는 방법을 연구하였고, 어휘지도에 등록된 모든 일반 명사와 용언을 대상으로 실험하였다. 제안된 알고리즘은 문장에서 나타나는 명사와 용언의 관계를 어휘지도에서 찾고, 그 정보를 기반으로 다의어를 분별하였다. 아직은 그 정확률이 실용적인 수준이라고 볼 수는 없지만, 전체 다의어를 대상으로 실험하였고, 그 실험 결과를 분석함으로써 앞으로의 다의어 분별 연구 방향에 도움될 것으로 판단된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.198-201
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• 2015

의미역 결정은 문장의 서술어와 그 서술어에 속하는 논항들 사이의 의미관계를 결정하는 문제이다. 본 논문에서는 UPropBank 격틀 사전과 UWordMap의 용언의 하위 범주 정보를 이용하여 의미역을 부착하였다. 실험 결과 80.125%의 정확률로 의미역을 부착하는 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.27-31
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• 2014

한국어 문장의 의미 분석을 위해서는 어휘 의미들의 상의어, 하의어, 반의어, 유의어 등의 의미관계뿐만 아니라 서술어의 논항이 가지는 의미제약 정보 및 의미역, 서술어와 부사 명사와 부사, 부사와 부사와의 유의미한 결합 정보 등의 다양한 의미 정보가 필요하다. 한국어 어휘지도는 울산대 한국어처리연구실에서 2002년부터 현재까지 구축해 왔으며, 이제 구축된 결과물을 API와 함께 제공한다. 본 논문은 한국어 어휘지도의 대략적인 구조 및 API 등을 소개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.181-183
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• 2015

최근 자연어 처리 분야에서 딥 러닝이 많이 사용되고 있다. 자연어 처리에서 딥 러닝의 성능 향상을 위해 단어의 표현이 중요하다. 단어 임베딩은 단어 표현을 인공 신경망을 이용해 다차원 벡터로 표현한다. 본 논문에서는 word2vec의 Skip-gram과 negative-sampling을 이용하여 단어 임베딩 학습을 한다. 단어 임베딩 학습 데이터로 한국어 어휘지도 UWordMap의 용언의 필수논항 의미 제약 정보를 이용하여 구성했으며 250,183개의 단어 사전을 구축해 학습한다. 실험 결과로는 의미 제약 정보를 이용한 단어 임베딩이 유사성을 가진 단어들이 인접해 있음을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.205-210
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• 2020

한국어 자연어처리 분야가 발달하면서 동형이의어 분별을 한 단계 넘어선 다의어 분별의 중요성이 점점 상승하고 있다. 최근에 다의어가 태깅된 "모두의 말뭉치"가 발표되었고, 이 말뭉치는 다의어가 태깅된 최초의 공개 말뭉치로써 다의어 연구가 본격적으로 진행될 수 있음을 의미한다. 본 논문에서는 이 말뭉치를 학습하여 작동하는 다의어 분별의 초기 모델을 제시하며, 이 모델의 실험 결과는 차후 연구를 위한 비교 기준점이 될 수 있다. 이 모델은 딥러닝을 사용하지 않은 통계형으로 개발되었고, 형태소분석과 동형이의어 분별은 기존의 UTagger로 해결하고 말뭉치 자원 외에도 UWordMap을 사용하여 다의어 분별을 보조하였다. 이 모델의 정확률은 약 87%이며, 다의어 분별 전에 형태소분석 또는 동형이의어 분별 단계에서 오류가 난 것을 포함한다. 현재까지 공개된 이 말뭉치는 오직 명사만 다의어 주석이 있기 때문에 명사만 정확률 측정 대상이 되었다. 이 연구를 통하여 다의어 분별의 어려움과, 다의어 분별에는 동형이의어 분별과는 다른 방법이 필요하다는 것을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.591-594
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• 2020

담화에서 의미를 전달하는 데 문제가 없을 경우에는 문장성분을 생략하여 표현한다. 생략된 문장성분을 무형대용어(zero anaphora)라고 한다. 무형대용어를 복원하기 위해서는 무형대용어 탐지와 무형대용어 해결이 필요하다. 무형대용어 탐지란 문장 내에서 생략된 필수성분을 찾는 것이고, 무형대용어 해결이란 무형대용어에 알맞은 문장성분을 찾아내는 것이다. 본 논문에서는 담화에서의 무형대용어 탐지 및 해결을 위한 말뭉치 생성 방법을 제안한다. 먼저 기존의 세종 구어 말뭉치에서 어휘지도를 이용하여 무형대용어를 복원한다. 이를 위해 본 논문에서는 동형이의어 부착과 어휘지도를 이용해서 무형대용어를 복원하고 복원된 무형대용어에 대한 오류를 수정하고 그 선행어(antecedent)를 수동으로 결정함으로써 무형대용어 해결 말뭉치를 생성한다. 총 58,896 문장에서 126,720개의 무형대용어를 복원하였으며, 약 90%의 정확률을 보였다. 앞으로 심층학습 등의 방법을 활용하여 성능을 개선할 계획이다.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.12
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• pp.1376-1384
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• 2016

Computers require analytic and processing capability for all possibilities of human expression in order to process sentences like human beings. Linguistic information processing thus forms the initial basis. When analyzing a sentence syntactically, it is necessary to divide the sentence into components, find obligatory arguments focusing on predicates, identify the sentence core, and understand semantic relations between the arguments and predicates. In this study, the method applied a case frame dictionary based on The Korean Standard Dictionary of The National Institute of the Korean Language; in addition, we used a CRF Model that constructed subcategorization of predicates as featured in Korean Lexical Semantic Network (UWordMap) for semantic role labeling. Automatically tagged semantic roles based on the CRF model, which established the information of words, predicates, the case-frame dictionary and hypernyms of words as features, were used. This method demonstrated higher performance in comparison with the existing method, with accuracy rate of 83.13% as compared to 81.2%, respectively.