• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2009.05a
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• pp.208-211
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• 2009

본 논문은 구글(Google), 워드넷(WordNet)과 같이 공개된 웹 자원과 리소스를 이용한 비교사학습(Unsupervised learning) 방법을 제안하여 단어 의미의 중의성 문제를 해결하고자 한다. 구글 검색 API를 이용하여 단어의 확장된 근접 문맥정보를 추출하고, 워드넷의 계층체계와 synset을 이용하여 단어 의미 구분정보를 자동 추출한 후, 추출된 정보 간 유사도 계산을 통해 중의성을 갖는 단어의 의미를 결정한다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.26 no.4
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• pp.81-92
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• 2009

This paper proposes a technique for improving performance using word senses and user feedback in web information retrieval, compared with the retrieval based on ambiguous user query and index. Disambiguation using query word senses can eliminating the irrelevant pages from the search result. According to semantic categories of nouns which are used as index for retrieval, we build the word sense knowledge-base and categorize the web pages. It can improve the precision of retrieval system with user feedback deciding the query sense and information seeking behavior to pages.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.5 no.2
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• pp.11-19
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• 2002

In this paper, we present a simple statistical method for performing word sense disambiguation(WSD), specially for Korean transitive verbs, based on a supervised learning algorithm. This approach combines a set of indicators based on syntactic relations between surrounding words and an ambiguous verb. Experiments with 10 Korean verbs show that accuracy performance of our WSD method using indicators based on syntactic relations is 27% higher than the baseline performance. Moreover, our method using weighting mechanism based on each indicator type is 12% higher than a method which uses only an unordered set of surrounding words in the context.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• v.11 no.4
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• pp.238-246
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• 2011

This paper proposes a new semantic representation and its associated similarity measure. The representation expresses textual context observed in a context of a certain term as a network where nodes are terms and edges are the number of cooccurrences between connected terms. To compare terms represented in networks, a graph kernel is adopted as a similarity measure. The proposed representation has two notable merits compared with previous semantic representations. First, it can process polysemous words in a better way than a vector representation. A network of a polysemous term is regarded as a combination of sub-networks that represent senses and the appropriate sub-network is identified by context before compared by the kernel. Second, the representation permits not only words but also senses or contexts to be represented directly from corresponding set of terms. The validity of the representation and its similarity measure is evaluated with two tasks: synonym test and unsupervised word sense disambiguation. The method performed well and could compete with the state-of-the-art unsupervised methods.

• 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

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2002.05a
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• pp.21-27
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• 2002

본 논문은 문장 안에서 의미 중의성을 갖는 단어가 출현했을 때 그 단어가 어떤 의미로 사용되고 있는지 판별해 주는 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해서 먼저 중의적 의미를 가지는 단어의 각 의미 (sense) 마다에 대하여 이 의미를 나타내는 주요단어 즉 종자단어와 연관성이 있는 단어들로 벡터를 구성하여 이 의미를 나타내고자 한다. 종자단어와 말뭉치의 문장을 통하여 연결된 경로를 가진 단어는 이 종자단어에 해당하는 의미를 나타내는 데 기여하는 정보로 본 것이다. 경로는 동일 문장에서 나타나는 두 단어 사이는 링크가 있다고 보고 이러한 링크를 통하여 이루어 질 수 있는 연결 관계를 나타낸다. 이 기법의 장점은 데이터 부족으로 야기되는 문제를 경감시킬 수 있다는 점이다. 실험을 위해 Hantec 품사 부착된 말뭉치를 이용하여 의미정보벡터를 구축하였으며 ETRI 품사 부착된 말뭉치에서 중의적 단어가 포함된 문장을 추출하여 실시하였다. 실험 결과 기존의 방법보다 나은 성능을 보임이 밝혀졌다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• v.1 no.3
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• pp.33-46
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• 2013

Despite limited success, today's information retrieval (IR) systems are not intelligent or reliable. IR systems return poor search results when users formulate their information needs into incomplete or ambiguous queries (i.e., weak queries). Therefore, one of the main challenges in modern IR research is to provide consistent results across all queries by improving the performance on weak queries. However, existing IR approaches such as query expansion are not overly effective because they make little effort to analyze and exploit the meanings of the queries. Furthermore, word sense disambiguation approaches, which rely on textual context, are ineffective against weak queries that are typically short. Motivated by the demand for a robust IR system that can consistently provide highly accurate results, the proposed study implemented a novel topic detection that leveraged both the language model and structural knowledge of Wikipedia and systematically evaluated the effect of query disambiguation and topic-based retrieval approaches on TREC collections. The results not only confirm the effectiveness of the proposed topic detection and topic-based retrieval approaches but also demonstrate that query disambiguation does not improve IR as expected.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.7 no.4
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• pp.777-782
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• 2012

This paper proposes a technique for improving performance using word senses and user feedback in web information retrieval, compared with the retrieval based on ambiguous user query and index. Disambiguation using query word senses can eliminating the irrelevant pages from the search result. According to semantic categories of nouns which are used as index for retrieval, we build the word sense knowledge-base and categorize the web pages. It can improve the precision of retrieval system with user feedback deciding the query sense and information seeking behavior to pages.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.156-163
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• 1999

최근의 자연어 처리 분야의 연구들에서 광범위하고 완전한 어휘 지식 베이스의 필요성이 입증되었다. 영어권의 경우, 이에 대한 연구가 오래 전부터 있어 왔고, 그 결과로 현재 주로 사용되고 있는 개념체계에는 Roget's Thesaurus와 WordNet 등이 있다. 이러한 개념체계들은 자연어 처리의 여러 응용 분야에서 중요한 역할을 담담하고 있지만, 다른 언어의 경우 널리 사용되고 있는 개념체계가 없는 실정이다. 본 논문에서는 Princeton 대학의 WordNet을 기반으로 한영 사전과 국어 사전을 이용하여 한국어 명사의 개념체계를 자동으로 구축함으로써, 이미 구축되어진 다른 언어의 개념체계를 이용하여 새로운 언어의 개념체계를 자동으로 구축할 수 있음을 보인다. 먼저 한영 사전과 국어 사전으로부터 뽑아낸 한국어 단어 일부의 의미를 다양한 WSD(Word Sense Disambiguation) 방법을 적용시켜 WordNet의 synset에 자동으로 연결시킬 수 있음을 보인다. 그리고 각각의 자동변환으로 나온 결과들에 대해서 적용율과 정확도를 비교하도록 한다.