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한국어 단어의 의미 중의성 해소 방법들은 주로 소규모의 의미 태그 부착 말뭉치나 사전 정보 등을 이용하여 엔트로피 정보, 조건부 확률, 상호정보 등을 각각 계산하고 이를 중의성 해소에 이용하는 방법 등으로 다양하게 제안되었다. 본 논문에서는 대규모로 구축된 의미 태그 부착 말뭉치를 이용하여 한국어 단어 벡터를 추출하고 이 벡터들 사이의 유사도를 계산하여 단어 의미 중의성을 해소하는 단어 공간 모델 방법을 제안한다. 세종 형태의미분석 말뭉치를 사용하여 학습하고 임의의 200문장(583 단어 종류)에 대해 평가한 결과, 정확도가 94%로 기존의 방법에 비해 매우 우수했다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 한국어 단어 공간 모델
Ⅳ. 단어 벡터 공간 구축
Ⅴ. 단어 의미 결정
Ⅵ. 실험 및 결과
Ⅶ. 결론
참고문헌
저자소개
참고문헌 (14)
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2. [학술지(정기간행물)] - 이호 / 1997 / 분류 정보를 이용한 단어의미 중의성 해결 / 정보과학회논문지(B) 24 (7) : 779 ~ 789
6. [학술지(정기간행물)] - H. Schutze / 1998 / Automatic Word Sense Discrimination / Computational Linguistics 24 (1)
7. [단행본] - Manning, D. Christopher / 1999 / Foundations of Statistical Natural Language Processing / MIT Press : 229 ~ 261
8. [학술지(정기간행물)] - W. A. Gale / 1992 / A method for disambiguating word senses ina large corpus / Computers and theHumanities 26 : 415 ~ 439
9. [학술대회논문] - P. F. Brown / 1991 / Word-sense disambiguation using statistical methods / In Proceedings, 29th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics : 264 ~ 270
6. [학술지(정기간행물)] - H. Schutze / 1998 / Automatic Word Sense Discrimination / Computational Linguistics 24 (1)
7. [단행본] - Manning, D. Christopher / 1999 / Foundations of Statistical Natural Language Processing / MIT Press : 229 ~ 261
8. [학술지(정기간행물)] - W. A. Gale / 1992 / A method for disambiguating word senses ina large corpus / Computers and theHumanities 26 : 415 ~ 439
9. [학술대회논문] - P. F. Brown / 1991 / Word-sense disambiguation using statistical methods / In Proceedings, 29th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics : 264 ~ 270
이 논문의 저자 정보
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