한국어 어의 애매성 해결 시스템의 설계와 구현

金權陽 慶一大學校 1999 論文集 Vol.16 No.3

This paper presents the design and implementation of Korean word sense disambiguation system, specially for Korean transitive verb, based on supervised method. For word sense disambiguation, this approach integrates a set of cluse based on syntactic relations between a given verb and surrounding words in the context. After training on clues that co-occur with a specific sense of a given verb, this approach extracts a set of clues based on syntactic relations in a set of test sentences and integrates a set of clues to disambiguate the sense of given verb. All clues for sense disambiguation are summed up and taken into account in word sense disambiguation of a given verb. We use not only an unordered set of surrounding words of a given ambiguous verb but also co-occurrences as a clue for disambiguation based on some syntactic relations such as predicate-argument, modifier-modified, adjacency, or mixture of them. This approach is based on the fact that some word behaves differently depending on its syntactic relation. Therefore, the sense of a verb in context should be classified according to its syntactic relation of surrounding words.

구문관계에 기반한 단서의 결정 리스트를 이용한 지도학습 어의 애매성 해결 방법

김권양 한국지능시스템학회 2003 한국지능시스템학회논문지 Vol.11 No.3

This paper presents a simple method of supervised word sense disambiguation using decision lists based on syntactic clues. This approach focuses on the syntactic relations between the given ambiguous word and surrounding words in context for resolving a given sense ambiguity. By identifying and utilizing only the single best disambiguation evidence in a given context instead of combining a set of clues, the algorithm decides the correct sense. Experiments with 10 Korean verbs show that adding syntactic clues to a basic set of surrounding context words improves 33% higher performance than baseline accuracy. In addition, our method using decision lists is 3% higher than a method using integration of all disambiguation evidences. 본 논문은 구문관계에 기반한 단서의 결정 리스트를 이용한 지도학습 어의 애매성 해결 방법을 제시한다. 이 방법은 주어진 단어의 어의 애매성을 해결하기 위해 애매한 의미를 가지는 단어와 문맥 내 주변 단어들 사이의 구문적 관계에 비중을 두며, 모든 단서들을 통합하는 대신에 주어진 문맥 내에서 애매성 해결에 최상이 되는 단일 증거를 규명하고 이용함으로써 올바른 의미를 결정한다. 10개의 한국어 동사에 대한 실험 결과 주변 문맥 단어 외에 구문적인 단서를 추가한 방법이 정확도 성능에 있어서 기준 정확도보다 33% 향상됨을 보였으며, 결정 리스트를 사용한 방법이 모든 애매성 해결에 대한 단서들을 통합하는 방법보다 3%의 정확도 성능 개선을 보였다.

Ranking translation word selection using a bilingual dictionary and wordnet

김권양,박세영 한국지능시스템학회 2006 한국지능시스템학회논문지 Vol.16 No.1

This paper presents a method of ranking translation word selection for Korean verbs based on lexical knowledge contained in a bilingual Korean-English dictionary and WordNet that are easily obtainable knowledge resources. We focus on deciding which translation of the target word is the most appropriate using the measure of semantic relatedness through the 45 extended relations between possible translations of target word and some indicative clue words that play a role of predicate-arguments in source language text. In order to reduce the weight of application of possibly unwanted senses, we rank the possible word senses for each translation word by measuring semantic similarity between the translation word and its near synonyms. We report an average accuracy of 51% with ten Korean ambiguous verbs. The evaluation suggests that our approach outperforms the default baseline performance and previous works.

동형이의어의 모호성 해결을 위한 개념구조의 제안과 응용

金權陽 경일대학교 산업기술연구소 1993 産業技術硏究所 論文集 Vol.3 No.-

In this paper, I point out some homography problems, semantic information about vacabularies was required. Therefore I present a model of conceptual structure to represent the semantic relations between concepts. The structure is constructed by is a relation and other relations. The node of conceptual structure has features such as [MOVABILE], [EATABLE], etc. I showed that the problems of homography were solved by using the sonseptual structure.

한영 기계 번역에서 유사성 매치를 이용한 의미모호성 해결

金權陽 慶一大學校 1995 論文集 Vol.11 No.1

자연어 처리에 관한 연구 분야에서 단어가 가지는 의미적 모호성으로 인하여 많은 어려운 문제점이 발생한다. 본 논문은 한영 기계 번역 시스템에서 구문과 의미적 지식을 사용한 자동적인 의미적 모호성 해결 방법을 제안한다. 이 방법은 말뭉치에서 추출한 동사의 역어에 따라 구분된 격 성분의 cluster 정의와 입력문의 격 성분에 대한 정의와의 중복되는 개수가 큰 쌍을 올바른 의미 조합으로 선택한다. 동아일보사설에서 발췌한 "쓰다"를 가지는 문장에 대해 실험한 결과 의미모호성 해결 방법의 효과성을 확인하였다.

Building domain ontology based on linguistic patterns

김권양,임수연 한국지능시스템학회 2006 한국지능시스템학회논문지 Vol.16 No.6

In this paper, we focus on the building domain ontology from corpus by extracting concepts and properties relationships based on linguistic patterns. The pharmacy field is selected as an experiment domain and we present an algorithm to extract hierarchical structure for terminology based on the noun/suffix patterns of terminology in domain texts. In order to show usefulness of our domain ontology, we compare a typical keyword based retrieval method with an ontology based retrieval method which uses related information in an ontology for a related feedback. As a result, our method shows the improvement of precision by 4.97% without losing recall.

한국어의 자연어 처리를 위한 syntax 구조에 관한 연구

김권양,박세영,오길록,김무식,홍사만 한국정보과학회 1985 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.12 No.1

자연어 처리는 인공 지능에 있어 가장 중요한 부분 중에 하나이다. 외국에서는 이 분야에 대하여 오래 전부터 연구되어 왔으나 국어에 대하여는 그 연구가 미비한 상태이다. 본 논문에서는 한국어의 자연어 처리를 위해 필요한 국어 구문 구조(syntactic structure)를 분석하고 그것을 DCC로 표현하였다.

Summarization of News Articles Based on Centroid Vector

김권양 한국지능시스템학회 2007 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.17 No.2

본 논문은 “X라는 인물은 누구인가?”와 같은 질의어가 주어질 때, X라는 인물에 대한 나이, 직업, 학력 또는 특정 사건에서 X라는 인물의 역할에 대한 정보를 기술하는 문장을 인식하고 추출함으로써 해당 인물에 대한 신문 기사 내용을 요약하는 방법을 제시한다. 질의어 용어에 대해 가능한 많은 관련 문장을 추출하기 위하여 중심 벡터에 기반한 통계적 방법을 적용하였으며, 정확도와 재현율 성능을 개선하기 위해 위키피디어 같은 외부 지식을 사용한 중심 단어의 개선된 가중치 측도를 적용하였다. 실험 대상인 전자신문 말뭉치 상에서 출현 빈도수가 큰 20 인의 IT 인물에 대해 제안한 방법이 개선된 성능을 보임을 알 수 있었다.

사전정의 사이의 거리 측도를 이용한 한국어 동사의 의미모호성 해결

金權陽 慶一大學校 1996 論文集 Vol.13 No.2

This paper present a method for the resolution of sense ambiguity in Korean transitive verb. The method relies on the use of the keyfact representation and the notion of distance between word senses in a semantic network. We use the two types of keyfact representations, for only teh keyterm and for keyterm and keyclause. Moreover, we used two types of distance measurement between word senses, for direct link and for shortest path in a semantic network. We applied the suggested method to 10 Korean transitive verbs. The experiment result indicate that the representation method using keyterm and keyclause with the distance measurement using shortest path has higher precision than other methods.

구문관계에 기반한 단서의 결정 리스트를 이용한 지도학습 어의 애매성 해결 방법

김권양,Kim, Kweon-Yang 한국지능시스템학회 2003 한국지능시스템학회논문지 Vol.12 No.2

본 논문은 구문관계에 기반한 단서의 결정 리스트를 이용한 지도학습 어의 애매성 해결 방법을 제시한다. 이 방법은 주어진 단어의 어의 애매성을 해결하기 위해 애매한 의미를 가지는 단어와 문맥 내 주변 단어들 사이의. 구문적 관계에 비중을 두며, 모든 단서들을 통합하는 대신에 주어진 문맥 내에서 애매성 해결에 최상이 되는 단일 증거를 규명하고 이용함으로써 올바른 의미를 결정한다. 10개의 한국어 동사에 대한 실험 결과 주변 문맥 단어 외에 구문적인 단서를 추가한 방법이 정확도 성능에 있어서 기준 정확도보다 33% 향상됨을 보였으며, 결정 리스트를 사용한 방법이 모든 애매성 해결에 대한 단서들을 통합하는 방법보다 3%의 정확도 성능 개선을 보였다. This paper presents a simple method of supervised word sense disambiguation using decision lists based on syntactic clues. This approach focuses on the syntactic relations between the given ambiguous word and surrounding words in context for resolving a given sense ambiguity. By identifying and utilizing only the single best disambiguation evidence in a given context instead of combining a set of clues, the algorithm decides the correct sense. Experiments with 10 Korean verbs show that adding syntactic clues to a basic set of surrounding context words improves 33% higher performance than baseline accuracy. In addition, our method using decision lists is 3% higher than a method using integration of all disambiguation evidences.