지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 1997.7
- 수록면
- 779 - 789 (11page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
단어 의미 중의성 해결(word sense disambiguation)은 문맥 내에서 주어진 단어의 정확한 의미를 판별하는 작업으로 단어 의미의 정확한 판별은 기계 번역이나 정보 검색 시스템의 성능 향상에 도움을 준다. 본 논문에서는 단어 의미 중의성 해결 문제를 독립적인 이진 특징(independent binary feature)을 이용한 분류 문제(classification problem)로 간주하여 해결하기 위해 Shannon의 정보 이론에 기반한 분류 정보(classification information)라는 새로운 개념을 정의한다.
분류 정보는 최적 부류(most probable class)와 분별값(discrimination score)으로 구성된다. 최적 부류는 주어진 이진 특징과 가장 밀접한 관련이 있는 부류를 나타내며 분별값은 그 특징과 최적 부류와 관련 정도를 의미한다. 새로운 패턴이 입력되었을 때 패턴으로부터 추출한 특징들의 분류 정보와 가장 밀접한 관련을 가진 부류가 그 패턴의 부류로 결정된다. 분류 정보를 이용하여 단어 의미 중의성을 해결하려면, 다의어가 출현한 문장은 패턴이 되고, 그 문장 내의 단어들은 특징이 된다. 다의어가 포함된 문장이 입력되면 그 문장에 출현한 단어의 분별값은 최적 부류별로 합산이 되며, 그 결과 가장 높은 분별값을 가지는 부류에 해당되는 의미가 그 문장 내에서 다의어의 의미가 된다.
제안한 방법을 실험하기 위해, 한국어에 대해서는 4 개의 다의어의 용례를 추출한 다음 중심어에 대해서 수작업으로 의미 태깅을 수행하여 학습 및 실험 자료 집합으로 이용하였으며, 영어에 대해서는 기존의 몇몇 연구에서 사용하였던 공통의 자료 집합을 이용하였다. 이들 자료 집합에 대해 본 논문에서 제안한 단어의미 중의성 해결 기법을 적용한 결과 한국어에 대해서는 평균 84.6%, 영어에 대해서는 80.0%의 정확도를 나타내었다.
분류 정보는 최적 부류(most probable class)와 분별값(discrimination score)으로 구성된다. 최적 부류는 주어진 이진 특징과 가장 밀접한 관련이 있는 부류를 나타내며 분별값은 그 특징과 최적 부류와 관련 정도를 의미한다. 새로운 패턴이 입력되었을 때 패턴으로부터 추출한 특징들의 분류 정보와 가장 밀접한 관련을 가진 부류가 그 패턴의 부류로 결정된다. 분류 정보를 이용하여 단어 의미 중의성을 해결하려면, 다의어가 출현한 문장은 패턴이 되고, 그 문장 내의 단어들은 특징이 된다. 다의어가 포함된 문장이 입력되면 그 문장에 출현한 단어의 분별값은 최적 부류별로 합산이 되며, 그 결과 가장 높은 분별값을 가지는 부류에 해당되는 의미가 그 문장 내에서 다의어의 의미가 된다.
제안한 방법을 실험하기 위해, 한국어에 대해서는 4 개의 다의어의 용례를 추출한 다음 중심어에 대해서 수작업으로 의미 태깅을 수행하여 학습 및 실험 자료 집합으로 이용하였으며, 영어에 대해서는 기존의 몇몇 연구에서 사용하였던 공통의 자료 집합을 이용하였다. 이들 자료 집합에 대해 본 논문에서 제안한 단어의미 중의성 해결 기법을 적용한 결과 한국어에 대해서는 평균 84.6%, 영어에 대해서는 80.0%의 정확도를 나타내었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 독립적인 이진 특징을 이용한 분류
3. 단어 의미 중의성 해결
4. 실험 및 평가
5. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
저자소개
참고문헌 (0)
참고문헌 신청함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
최소한의 코퍼스 정보를 이용한 단어 의미 중의성 해결 기법
한국정보과학회 학술발표논문집
1997 .04
-
유사어를 이용한 단어 의미 중의성 해결
한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집
1999 .10
-
문장분류를 위한 정보이득 및 유사도에 따른 단어 제거와 선택적 단어 임베딩 방안
한국지능정보시스템학회 학술대회논문집
2019 .06
-
의미그룹을 이용한 단어 중의성 해소
한국정보과학회 학술발표논문집
2009 .11
-
Word Sense Disambiguation Using Embedded Word Space
Journal of Computing Science and Engineering
2017 .03
-
문장 분류를 위한 정보 이득 및 유사도에 따른 단어 제거와 선택적 단어 임베딩 방안
지능정보연구
2019 .12
-
단어 의미와 자질 거울 모델을 이용한 단어 임베딩
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
2017 .04
-
단어 분류에 기반한 텍스트 영상 워터마킹 알고리즘
정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용
2005 .08
-
[우수논문] 다중서열정렬을 이용한 변형단어집합의 분류 기법
한국정보과학회 학술발표논문집
2012 .06
-
The exploration of the effects of word frequency and word length on Korean word recognition
한국산학기술학회 논문지
2016 .01
-
Word2Vec를 이용한 한국어 단어 군집화 기법
한국인터넷방송통신학회 논문지
2018 .01
-
고립단어 인식에서 유사단어 정보를 이용한 단어의 검증 ( Speech Verification using Similar Word Information in Isolated Word Recognition )
대한전자공학회 학술대회
1998 .11
-
고립단어 인식에서 유사단어 정보를 이용한 단어의 검증
대한전자공학회 학술대회
1998 .11
-
의미그룹을 이용한 단어 중의성 해소
정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터
2010 .06
-
단어의 중의성을 활용한 사용자 분류방법 제안 : 직무 지식 검사를 중심으로
한국정보과학회 학술발표논문집
2016 .06
-
단어의 위치정보를 이용한 Word Embedding
한국어정보학회 학술대회
2017 .01
-
Word Embedding using Relative Position Information between Words
Journal of KIISE
2018 .09
-
그래프 연결성 측정을 사용한 그래프 기반의 어의 중의성 해소
한국정보기술학회논문지
2014 .06
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-017748242