단문 분할을 통한 명사구 색인 방법

이현아; 이종혁; 이근배

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이현아 이종혁 이근배

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(B) 정보과학회논문지(B) 제24권 제3호

발행연도: 1997.3

수록면: 302 - 311 (10page)

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1997

단문 분할을 통한 명사구 색인 방법

이현아 , 이종혁 , 이근배 정보과학회논문지(B) 1997.03 학술저널

1995

구문분석과 공기정보를 이용한 개념 기반 명사구 색인 방법

이현아 , 이종혁 , 이근배 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 1995.10 학술대회자료

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한국어에서의 명사구 색인을 위한 기존의 연구들은 간단한 구문패턴이나 경험적 규칙에만 의존하여 명사구를 추출함으로써 유용한 색인어 구성에 많은 한계를 보였다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위한 구문적 방법론으로서 단문을 기반으로 한 명사구 색인 방법을 제안한다. 일반적으로 하나의 문장은 여러 개의 단문(절)을 포함하고 있으며, 동일 단문 내의 단어(용어)들은 서로 다른 단문 내의 단어들보다 상대적으로 높은 개념적 연관성을 보인다. 따라서 명사구 추출은 이러한 단문 단위로 이루어져야 한다. 이를 위해 , 첫째 의존관계 파싱과 용언-격조사 간의 공기강도 정보를 이용하여 문장을 단문 단위로 분할한다. 둘째 분석된 단문 내에서의 어절 간 의존관계를 이용하여 구문적으로 유용한 명사구들을 추출한다. 셋째 추출된 명사구들 중에서 의미적으로 가치가 없는 것들은 불용어 사전을 이용하여 제거한다. 제안된 방법의 성능 평가는 두 가지 방법으로 수행하였다. 첫째 자동색인에 의해 추출된 키워드를 수작업 결과와 비교하여 완전매칭 여부를 평가한 경우에는 58.65%의 색인어 평균 재현율과 31.6l%의 평균 정확률을 보였으며, 둘째 부분매칭에 의한 평가에서는 91.87%의 평균 재현율과 75.94%의 평균 정확률을 보였다. 이는 기존 방법들에 비해 13% 정도의 개선된 결과로서 한국어 명사구 색인 추출을 위한 본 방법론의 유용성을 입증한다.

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