• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.52-55
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• 2008

The paper aims at showing the subsumption relations of the Wordnet can be captured automatically from a dynamic encyclopedia such as Wikipedia with a meaningful precision. The idea behind the proposal is that a knowledge base in the form of Wordnet can be dynamically obtained and maintained accordingly to the online dictionaries so that the scalability of knowledge base construction may be achieved to some degree. To show the plausibility of dynamic ISA construction, we have tested how well the ISA relations among the 100 technology terms selected from the Wordnet can be saved from the ISA construction by the wiki definitions of the selected terms. As a result the wiki definition led to the ISA relations of the Wordnet with the precision of 80%.

• Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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• 2005.06a
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• pp.71-85
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• 2005

To build a Korean wordnet, we translated semi-automatically the English wordnet PWN into Korean verbs. During this process, we found that some of translation errors are related to the arbitrariness of PWN`s sense distinction in regard to the accusativity/inaccusativity of the same verb form in English. This study presents an empirically based method of remodeling the PWN for Korean wordnet and while revising the PWN`s hierarchical structure, it shows the necessity of classifying the Korean passive verbs as semantically autonomous.

• Language and Information
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• v.9 no.2
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• pp.23-48
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• 2005

This study aims to discuss the word sense distinction of Korean middle verbs for restructuring KorLexVerb 1.0. Despite the duality of its meaning and syntactic structure, the word senses of middle verb are not clearly distinguished in current dictionaries. The underspecification causes very often mismatches that a same Korean word sense is used for two different English verb senses. A close examination on the syntactic and semantic properties of middle verb shows us that the word sense distinction and the reconstruction of hierarchical structure are indispensable. Finally, by doing this fine grained word sense distinction, we propose an alternative way of classification and description of the verb polysemy for KorLexVerb 1.0 as well as for dictionary-like language resources.

• Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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• 2005.06a
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• pp.1-16
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• 2005

• Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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• 2001.06a
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• pp.113-139
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• 2001

중간언어 (interlingua, IL) 구축을 지향하는 시각에서 단어의 다의성 (polysemy) 문제를 각종 워드넷의 기술 방식과 용례를 대비하여 논의하고, 센스(어의) 번호를 부착한 세계 워드넷 (Would Wordnet) 데이터베이스를 구상하고, 이 연장 선상에서 (Pustejvsky 식) 생성 어휘 부와 TMR(텍스트의미표상)이론을 가미한 제약기반 통합문법(CUG)으로 IL구축에 다리를 놓고, 이로부터 개별언어 기술로 변환한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.65-72
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• 1998

인터넷 정보 검색에서 이용자들이 주로 사용하는 질의는 2-3개의 용어로 이루어진 짧은 질의이다. 또만 동음이의어를 갖는 용어를 사용하기도 한다. 짧은 질의를 처리하는 일반적인 방법은 시소러스[8]나 Wordnet[1]을 이용한 질의 확장이다. 그러나 시소러스나 Wordnet과 같은 지식 베이스는 구축하기가 용이하지 않으며, 도메인 종속적인 면과 단어의 회귀(sparseness) 문제를 극복하기 어려운 단점이 있다. 또한 동음이의어 용어로 인하여 검색의 정확성이 털어지는 문제점이 있다. 한편, 사용자의 질의를 주의 깊게 살펴보면, 질의로부터 관련 용어 분류 정보를 추출할 수 있다. 본 논문은 사용자의 질의가 관련 용어 분류 정보에 의해 유기적으로 관계를 가지고 있다는 사실에 기인하여 관련 용어 분류 정보에 따라 자동으로 용어 확장 및 한정을 수행하며 적절한 용어 가중치를 부여하는 자동 질의 용어 정련기를 제안한다. 자동 질의 용어 정련기는 용어의 확장, 한정 및 가중치 부여를 통하여 사용자의 정보 검색 요구를 명확히 하여 검색의 정확성을 향상시킨다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.92-97
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• 2002

의미기반 정보 검색, 자연어 질의 응답, 지식 자동 습득, 담화 처리 등 높은 수준의 자연언어처리 시스템에서 의미처리를 위한 대용량의 지식 베이스가 필요하다. 이러한 지식 베이스 중에서 가장 기본적인 것이 워드넷이다. 이러한 워드넷을 이용함으로써 여러 의미 사이의 의미 유사도를 구할 수 있고, 속성을 물려받을 수 있기 때문에 비슷한 속성을 가진 의미들을 한꺼번에 다루는 데 유용하다. 본 논문에서는 기본 어휘를 바탕으로 기존의 명사 워드넷과 단일어 사전을 이용하여 한국어 동사 워드넷을 구축하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 1차 작업을 통하여 구축한 동사 워드넷에는 동사 1,757개에 대한 4,717개의 의미(중복을 포함하면 모두 5,235개의 의미)를 포함하고 있으며 특별히 의미가 많이 편중된 14개의 개념에 속한 571개의 의미를 53개의 세부 개념으로 재분류하여 최종적으로 모두 767개의 계층적 개념으로 구성된 동사 워드넷이 만들어 졌다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.754-758
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• 2009

Extracting information in large-scale documents would be very useful not only for information retrieval but also for question answering and summarization. Even though relation extraction is very important area, it is difficult to develop and evaluate a machine learning based system without test collection. The study shows how to build test collection(KREC2008) for the relation extraction system. We extracted technology terms from abstracts of journals and selected several relation candidates between them using Wordnet. Judges who were well trained in evaluation process assigned a relation from candidates. The process provides the method with which even non-experts are able to build test collection easily. KREC2008 are open to the public for researchers and developers and will be utilized for development and evaluation of relation extraction system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.389-392
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• 2006

Web 2.0은 사용자가 온라인에서 정보를 구축하고 공유하게 하는 World Wide Web 상의 2세대 서비스이다. Web 2.0 페이지에서는 사용자가 키워드인 태그를 이용하여 웹페이지나 인터넷상의 오브젝트를 분류하게 되는데 이를 Folksonomy 라 한다. Folksonomy 는 정보를 공동 작업으로 모으고 공유하는 사용자들에 의한 분류기법으로 Taxonomy 와는 다르며 장단점을 지니고 있다. 이 논문에서는 Folksonomy 의 단점중의 하나인 동의어 처리를 위하여 Wordnet 을 접목시킨 검색 기법을 제안한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.1
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• pp.92-108
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• 2009

The Princeton WordNet (PWN), which was developed during last 20 years since the mid 80, aimed at representing a mental lexicon inside the human mind. Its potentiality, applicability and portability were more appreciated in the fields of NLP and KE than in cognitive psychology. The semantic and knowledge processing is indispensable in order to obtain useful information using human languages, in the CMC and HCI environment. The PWN is able to provide such NLP-based systems with 'concrete' semantic units and their network. Referenced to the PWN, about 50 wordnets of different languages were developed during last 10 years and they enable a variety of multilingual processing applications. This paper aims at describing PWN-referenced Korean Wordnet, KorLex 1.5, which was developed from 2004 to 2007, and which contains currently about 130,000 synsets and 150,000 word senses for nouns, verbs, adjectives, adverbs, and classifiers.