메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국어학회 한국어학 한국어학 제17권
발행연도
2002.12
수록면
301 - 329 (29page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2002

한국어 의미망 구축과 활용 : 명사를 중심으로
최호섭 ,  옥철영 한국어학 2002.12 학술저널
사전을 기반으로 한 한국어 의미망 구축과 활용
최호섭 ,  옥철영 ,  장문수 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2002.04 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
It is important to construct Knowledge Base(like Thesaurus, Ontology, Semantic Network, etc) which can be applied to the whole field of natural language processing. For example, WordNet, Kadokawa Thesaurus, and Lexical FreeNet represent the most typical Knowledge Base in natural language processing. Many Knowledge Bases constructed in many fields does not come up to our expectations in Korean language processing. In order to construct an effective Knowledge Base, various language resources such as corpus, dictionary, synonym dictionary and WordNet have to be integrated one another, and the knowledge base has to consist of chain of morpheme-word-phrase-collocation-idiom-corpus. This paper presents a construction method and application of Korean Semantic Network (KSN). The KSN is based on Korean dictionary and Sejong corpus, and is applied to text processing, word sense disambiguation (WSD). semantic analysis, query pattern analysis in information retrieval, and so on. This paper deals with the following contents: (1) We point out problems of thesaurus and semantic network that look like a hierarchical structure of words, and compare KSN with them. The KSN has 1:1 relationship between word and sense, not 1:n relationship that an existing thesaurus and semantic network has (2) We present KSN component parts and a construction method. The KSN has noun semantic hierarchy structure linked to predicates, semantic class, proper noun, semantic information, and so on. The links are resulted from consideration of a paradigmatic relation and a syntagmatic relation within sentence. For reference, the KSN consists of dictionary, morpheme information, parts of speech information, construction information, proper noun information (name entity), noun semantic hierarchical structure, predicates classification structure, semantic class relation, idiom, semantic information, and so on. (3) We Present that WSD using the KSN is more effective than one using an existing thesaurus and semantic network.
#지식베이스 #knowledge base #의미망 #semantic network #시소러스 #thesaurus #온톨로지 #ontology #어휘 데이터베이스 #lexical database

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

어휘망(U-WIN)의 구문관계 자동구축
임지희 ,  최호섭 ,  옥철영 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 2008 .10

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2016-701-002266554