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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박경미 (숭실대학교) 황규백 (숭실대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제16권 제5호
발행연도
2010.5
수록면
531 - 540 (10page)

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본 논문은 최대 엔트로피 모형에 기반한 두 단계 부분 의미 분석 방법을 제안한다. 먼저, 의미논항의 경계를 인식하고, 그 다음 단계에서 확인된 논항에 적절한 의미역을 할당한다. 두 단계 부분 의미분석에서는 두 번째 단계인 논항 분류가 논항 확인 단계의 결과에 기반하여 수행되기 때문에 논항 확인의 성능이 매우 중요하다. 본 논문은 논항 확인의 성능을 향상시키기 위하여 논항 확인의 전처리 단계에 구문 지식을 통합한다. 구체적으로, 절 인식 결과로부터 술어의 인접절 및 상위절들을 확인하고, 구문 분석 결과로부터 술어의 부모 노드로부터 구문 구성 요소의 부모 노드까지의 트리 거리를 추출하여 전처리 단계에서 활용한다. 실험을 통해, 구문 지식을 활용하는 것이 부분 의미 분석 성능에 기여함과 제안하는 두 단계 방법이 한 단계 방법보다 우수한 성능을 낼 수 있음을 보인다.
#부분 의미 분석 #의미 논항 확인 #의미 논항 분류 #최대 엔트로피 모형 #절 경계 제약 #트리 거리 제약 #Shallow semantic parsing #semantic argument identification #semantic argument classification #maximum entropy models #clause boundary restriction #tree distance restriction

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 최대 엔트로피 기반 부분 의미 분석
4. 실험
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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