• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제38권5호
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• pp.557-565
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• 2014

This paper describes the extended pivot-based approach for bilingual lexicon extraction. The basic features of the approach can be described as follows: First, the approach builds context vectors between a source (or target) language and a pivot language like English, respectively. This is the same as the standard pivot-based approach which is useful for extracting bilingual lexicons between low-resource languages such as Korean-French. Second, unlike the standard pivot-based approach, the approach looks for similar context vectors in a source language. This is helpful to extract translation candidates for polysemous words as well as lets the translations be more confident. Third, the approach extracts translation candidates from target context vectors through the similarity between source and target context vectors. Based on these features, this paper describes the extended pivot-based approach and does various experiments in a language pair, Korean-French (KR-FR). We have observed that the approach is useful for extracting the most proper translation candidate as well as for a low-resource language pair.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권2호
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• pp.53-60
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• 2020

감정분석은 문서 또는 대화상에서 주어진 주제에 대한 태도와 의견을 이해하는 과정이다. 감정분석에는 다양한 접근법이 있다. 그 중 하나는 감정사전을 이용하는 사전 기반 접근법이다. 본 논문에서는 널리 알려진 영어 감정사전인 VADER를 활용하여 한국어 감정사전을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 한영 병렬 말뭉치를 사용하여 한영 이중언어 사전을 제작한다. 제작된 이중언어 사전은 VADER 감정어와 한국어 형태소 쌍들의 집합이다. 두 번째 단계는 그 이중언어 사전을 사용하여 한영 단어 그래프를 생성한다. 세 번째 단계는 생성된 단어 그래프 상에서 레이블 전파 알고리즘을 실행하여 새로운 감정사전을 구축한다. 이와 같은 과정으로 생성된 한국어 감정사전을 유용성을 보이려고 몇 가지 실험을 수행하였다. 본 논문에서 생성된 감정사전을 이용한 감정 분류기가 기존의 기계학습 기반 감정분류기보다 좋은 성능을 보였다. 앞으로 본 논문에서 제안된 방법을 적용하여 여러 언어의 감정사전을 생성하려고 한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권10호
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• pp.43-50
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• 2022

The students' feedback is important to measure and improve teaching performance. Many teacher performance evaluation systems are based on responses to closed question, but the free text answers can contain useful information which had to be explored. In this paper we present a lexicon-based sentiment analysis to explore students' text feedback. The data was collected from a system for the evaluation of teachers by students developed and used in our university. The students comments are in Romanian language so we built a Romanian sentiment word lexicon. We used this to categorize the feeback text as positive, negative or neutral. In addition, we added a new polarity - indifferent - in order to categorize blank and "I don't answer" responses.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제41권7호
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• pp.523-532
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• 2014

본 논문에서는 래티스상의 구조적 분류에 기반한 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅을 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력문이 주어질 때 어휘 사전(lexicon)을 참조하여, 형태소를 노드로 취하고 인접형태소간의 에지를 갖도록 래티스를 구성하며, 구성된 래티스상 가장 점수가 높은 경로상에 있는 형태소들을 분석 결과로 제시하는 방법이다. 실험 결과, ETRI 품사 부착 코퍼스에서 기존의 1차 linear-chain CRF에 기반한 방법보다 높은 어절 정확률 그리고 문장 정확률을 얻었다.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제6권2호
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• pp.57-82
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• 2002

This study explores the lexical-semantic structure of derived causative verbs in Korean based on Pustejovsky(1995)'s Generative Lexicon Theory (GL). Morphological causative verbs are derived from their root stems by affixing ‘-i, -hi, -li, -gi’ in Korean and the meanings of derived predicates are closely related to the meanings of their root verbs. In particular, the change of the ARGUMENT STRUCTURE by morphological derivation leads to the change of the EVENT STRUCTURE. The ARGUMENT STRUCTURES of derived causative verbs include a causer argument, which is added to the ARGUMENT STRUCTURE of their root verbs by means of the causative derivation. Their EVENT STRUCTURE has a headed process related to a causer and its result is the event which their root verbs denote. This approach can also suggest that the (in)directness of causative is dependent on is the semantics of its root verb.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제37권3호
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• pp.300-306
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• 2013

This paper presents a new method for constructing bilingual lexicons through a pivot language. The proposed method is adapted from the context-based approach, called the standard approach, which is well-known for building bilingual lexicons using comparable corpora. The main difference between the standard approach and the proposed method is how to represent context vectors. The former is to represent context vectors in a target language, while the latter in a pivot language. The proposed method is very simplified from the standard approach thereby. Furthermore, the proposed method is more accurate than the standard approach because it uses parallel corpora instead of comparable corpora. The experiments are conducted on a language pair, Korean and Spanish. Our experimental results have shown that the proposed method is quite attractive where a parallel corpus directly between source and target languages are unavailable, but both source-pivot and pivot-target parallel corpora are available.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.39-70
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• 2017

최근 여론조사 분야에서 데이터에 기반을 둔 분석 기법이 널리 활용되고 있다. 기업에서는 최근 출시된 제품에 대한 선호도를 조사하기 위해 기존의 설문조사나 전문가의 의견을 단순 취합하는 것이 아니라, 온라인상에 존재하는 다양한 종류의 데이터를 수집하고 분석하여 제품에 대한 대중의 기호를 정확히 파악할 수 있는 방안을 필요로 한다. 기존의 주요 방안에서는 먼저 해당 분야에 대한 감성사전을 구축한다. 전문가들은 수집된 텍스트 문서들로부터 빈도가 높은 단어들을 정리하여 긍정, 부정, 중립을 판단한다. 특정 제품의 선호를 판별하기 위해, 제품에 대한 사용 후기 글을 수집하여 문장을 추출하고, 감성사전을 이용하여 문장들의 긍정, 부정, 중립을 판단하여 최종적으로 긍정과 부정인 문장의 개수를 통해 제품에 대한 선호도를 측정한다. 그리고 제품에 대한 긍 부정 내용을 자동으로 요약하여 제공한다. 이것은 문장들의 감성점수를 산출하여, 긍정과 부정점수가 높은 문장들을 추출한다. 본 연구에서는 일반 대중이 생산한 문서 속에 숨겨져 있는 토픽을 추출하여 주어진 제품의 선호도를 조사하고, 토픽의 긍 부정 내용을 요약하여 보여주는 제품 평판 마이닝 알고리즘을 제안한다. 기존 방식과 다르게, 토픽을 활용하여 쉽고 빠르게 감성사전을 구축할 수 있으며 추출된 토픽을 정제하여 제품의 선호도와 요약 결과의 정확도를 높인다. 실험을 통해, K5, SM5, 아반떼 등의 국내에서 생산된 자동차의 수많은 후기 글들을 수집하였고, 실험 자동차의 긍 부정 비율, 긍 부정 내용 요약, 통계 검정을 실시하여 제안방안의 효용성을 입증하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.53-54
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• 2015

Optical music recognition (OMR) systems have been developed in recent years. However, chord symbols that play a role in a music sheet have been still disregarded. Therefore, we aimed to develop a proper approach to recognize these chord symbols. First, we divide the image of chord symbol into small segments in horizontal by a method based on vertical projection. Then, the optimal combination of these segments is found by using a lexicon-driven word scoring technique and a nearest neighbor classifier. The word that corresponds to the optimal combination is the result of recognition. The experiment gives an impressive result with accuracy 97.32%.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제8권1호
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• pp.77-100
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• 2004

This paper aims to account for direct combination of an entity type noun with the verb HA- 'do' (ex. piano-rul ha- 'piano-ACC do') in Korean, based on Generative Lexicon Theory (Pustejovsky, 1995). The verb HA-'do' coerces some entity type nouns (e.g., pap 'boiled rice') into event type ones, by virtue of the qualia of the nouns. Typically, a telic-based type coercion supplies individual predication to the HA- construction and an agentive-based type coercion evokes a stage-level interpretation. Type coercion has certain constraints on the choice of qualia. We further point out that qualia cannot be a warehouse of pragmatic information. Qualia are composed of necessary information to explain the lattice structure of lexical meaning and co-occurrence constraints, distinct from accidental information. Finally, we seriously consider co-composition as an alternative to type coercion for the crucial operation of type shift.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권12호
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• pp.865-872
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• 2013

Two-level 형태소 분석 방법은 규칙 기반 방법 중 하나로 형태소의 변화 현상을 규칙으로 처리하고, 기본 어휘 사전을 기반으로 형태소 결합관계를 분석한다. 이는 언어에 독립적인 방법으로 한국어에 대해서도 일부 구축되어 적용됨이 증명되었다. 그러나 기존 한국어에 대한 Two-level 형태소 분석기는 사전을 수동으로 구축하여 규모가 매우 작고 실제 사용에 제한적이었으며, 과분석이 많아 효율성이 매우 떨어졌다. 본 논문은 세종 품사부착 말뭉치에서 대규모의 Two-level 어휘 사전을 자동으로 구축하여 형태소 분석기의 적용 범위를 넓히고, 형태소간의 결합관계를 어휘 정보와 어휘 형태에 따른 하위품사 정보를 이용하여 분석함으로써 형태소 분석기의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제시한다. 실험 결과, 기존의 방법보다 형태소 분석기의 과분석을 68% 이상 줄여 f-measure를 25.5% point 이상 향상시킬 수 있었다.