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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이숙의 (충남대학교) 임수종 (한국전자통신연구원)
저널정보
한국어학회 한국어학 한국어학 제80권
발행연도
2018.8
수록면
151 - 175 (25page)
DOI
10.20405/kl.2018.08.80.151

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This paper proposed a method of semantic recognition to improve the extraction of correct answers of the Q&A system through machine learning. For this purpose, the semantic recognition method is described based on the distribution of predicative nouns. Predicative noun vocabularies and sentences were collected from Wikipedia documents. The predicative nouns are typed by analyzing the environment in which the predicative nouns appear in sentences. This paper proposes a semantic recognition method of predicative nouns to which rules can be applied. In Chapter 2, previous studies on predicative nouns were reviewed. Chapter 3 explains how predicative nouns are distributed. In this paper, every predicative nouns that can not be processed by rules are excluded, therefore, the predicative nouns noun forms combined with the case marker ‘의’ were excluded. In Chapter 4, we extracted 728 sentences composed of 10,575 words from Wikipedia. A semantic analysis engine tool of ETRI was used and presented a predicative nouns noun that can be handled semantic recognition language.
#Semantic recognition(의미역 인식) #Predicative noun(서술성 명사) #Q& #A system(질의응답시스템) #Word distribution(어휘 분포) #Corpus(코퍼스) #Language Processing(언어처리)

목차

1. 서론
2. 선행 연구
3. 서술성 명사의 목록과 분포
4. 의미역 인식 자동처리를 위한 서술성 명사의 처리
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (19)

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고영근 / 1985 / 표준국어문법론 / 집문당 google schola 국립국어원 / 2012 / 21세기 세종계획 google schola 김동성 / 2013 / 코퍼스를 활용한 서술어/비서술어 명사의 행동양식 분석 / 언어학 21(4):225~244 Crossref 남경완 / 2005 / 한국어 구문 분석을 위한 서술성 명사 연구 / 어문논집 51:127~153 dbpia 박현아 / 2006 / 한국어 서술성 명사의 실현 양상 / 제18회 한글 및한국어 정보처리 학술대회 논문집 :117~124 dbpia

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