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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박다솔 (창원대학교) 차정원 (창원대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.9
발행연도
2017.9
수록면
946 - 953 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2017.44.9.946

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의미역 결정은 서술어와 논항들 사이의 의미 관계를 결정하는 문제이다. 의미역 결정을 위해 의미 논항 역할 정보와 의미 범주 정보를 사용해야 한다. 세종 전자사전은 의미역을 결정하는데 사용한 격틀 정보가 포함되어 있다. 본 논문에서는 워드 임베딩과 유의어를 활용하여 세종 전자사전을 확장하는 방법을 제시한다. 연관 단어가 유사한 벡터 표현을 갖도록 하기 위해 유의어 사전의 정보를 사용하여 재구성된 벡터를 생성한다. 기존의 워드 임베딩과 재구성된 벡터를 사용하여 동일한 실험을 진행한다. 워드 임베딩을 이용한 벡터로 단어의 세종 전자사전에 나타나지 않은 단어에 대해 의미 범주 할당의 시스템 성능은 32.19%이고, 확장한 의미 범주 할당의 시스템 성능은 51.14%이다. 재구성된 벡터를 이용한 단어의 세종 전자사전에 나타나지 않은 단어에 대해 의미 범주 할당의 시스템 성능은 33.33%이고, 확장한 의미범주 할당의 시스템 성능은 53.88%이다. 의미 범주가 할당되지 않은 새로운 단어에 대해서 논문에서 제안한 방법으로 의미 범주를 할당하여 세종 전자사전의 의미 범주 단어 확장에 대해 도움이 됨을 증명하였다.
#워드 임베딩 #유의어 #의미 범주 #세종 의미사전 #word embedding #synonyms #semantic category #Sejong semantic dictionary

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 결론
References

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
Daniel Jurafsky, James H. Martin, Speech and Language Processing, Vol. 2, pp. 546, 2007. National Institute of Korean Language, Final Achievement of the 21st Century Sejong Plan, Ministry of Culture, Sports and Tourism, 2010. Hearst, M. A., Automatic Acquisition of Hyponyms from LargeText Corpora, Association for Computational Linguistics, pp. 539-545, 1992. Cederberg, S. and Widdows, D., Using LSA and Noun Coordination Information to Improve the Precision and Recall of Automatic Hyponymy Extraction, Proc. of the Conference on Natural Language Learning-2003, pp. 111-118, 2003. Verginica Barbu Mititelu, Automatic Extraction of Patterns Displaying Hyponym-Hypernym Co-Occurrence from Corpora, Proc. of First Central European Student Conference in Linguistics, 2003.

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