RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      검색결과 좁혀 보기

      • 좁혀본 항목

      • 좁혀본 항목 보기순서

        • 원문유무
        • 음성지원유무
          • 원문제공처
          • 등재정보
          • 학술지명
          • 주제분류
          • 발행연도
          • 작성언어
          • 저자

        오늘 본 자료

        • 오늘 본 자료가 없습니다.
        더보기
        • 무료
        • 기관 내 무료
        • 유료
        • KCI등재

          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.

        • 집단지성을 이용한 영화 추천 시스템

          김창석(Chang Suk Kim), 김도형(Do Hyung Kim), 김권양(Kweon-Yang Kim) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.21 No.1

          고객이 체험하지 못한 영화나 상품 등을 고객과 유사한 취향을 가진 집단의 집단지성을 이용하여 고객의 취향을 예측하여 추천하는 것을 협업 필터링(collaborative filtering)이라고 한다. 협업 필터링은 큰 무리의 사람들을 검색해서 고객과 유사한 취향을 가진 작은 집단을 만든 후, 이 집단에서 좋아하는 목록을 생성하여 고객에게 제시하는 것이다. 이것은 인터넷으로 많은 상거래가 이루어지는 현대사회에 영화, 책, 음악, 쇼핑 상품 등 매우 많은 상품 추천에 이용될 수 있는 유용한 방법이다. 본 연구에서는 유사한 집단을 추출하기 위해 필요한 유사도 계산 방법인 유크리디안 거리점수(euclidean ditance score) 계산방법과 피어슨 상관점수(Pearson correlation score) 계산방법을 이용하여 고객에 최적의 영화를 추천하는 시스템을 설계한다. 그리고 두 가지 측정 방법 간의 차이점을 살펴본다.

        • 스트링 커널 기반 블로그 감정 분류

          김권양(Kweon Yang Kim), 김창석(Chang Suk Kim) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.19 No.2

          Sentiment classification for blog text is an interesting problem with potential for a variety of services involving the web. In this paper, we present a new approach to sentiment classification based support vector machine using string kernel in order to measure similarity between the documents. The results of experiments show that out method is better than the traditional bag of words model.

        • KCI등재

          사용자 질의어 특징을 반영한 하이라이트 기반 노래 가사 검색

          김권양(Kweon Yang Kim) 한국지능시스템학회 2016 한국지능시스템학회논문지 Vol.26 No.4

          본 논문에서는 사용자들이 노래 가사를 입력으로 음악을 검색할 때 사용자의 질의어 특징을 반영한 검색 방법을 제안한다. 일반적으로 노래 가사 검색에서 사용자들이 작성하는 질의어들은 음악 하이라이트 부분에 해당된다는 점을 고려하여 본 논문에서는 노래 가사를 색인할 때, 하이라이트 부분이 더 중요하도록 만든다. 이를 위해 본 논문에서는 응집 계층 군집화를 사용하여 자동으로 음악 하이라이트 부분을 찾고, 하이라이트 부분과 그 주변 부분을 중요하게 고려할 수 있는 가우시안 중요도를 제안한다. 이 가우시안 함수는 평균을 하이라이트 부분으로 설정함으로써 하이라이트에서 가장 높은 값을 가지며, 주변부는 하이라이트보다 낮은 중요도를 가진다. 이렇게 얻어진 중요도와 함께 노래 가사를 색인함으로써 사용자들이 작성한 질의어에 대해 더 부합하는 검색 결과를 제공해준다. 실험에서 실사용자 5명에 대해 다양한 질의 타입들과 함께 평가하였으며, 가중치를 고려하지 않는 비교 모델보다 제안한 방법이 효과적임을 보인다. This paper proposes a lyric search method to consider the characteristics of the user query. According to the fact that queries for the lyric search are derived from highlight parts of the music, this paper uses the hierarchical agglomerative clustering to find the highlight and proposes a Gaussian weighting to consider the neighbor of the highlight as well as highlight. By setting the mean of a Gaussian weighting at the highlight, this weighting function has higher weights near the highlight and the lower weights far from the highlight. Then, this paper constructs a index of lyrics with the gaussian weighting. According to the experimental results on a data set obtained from 5 real users, the proposed method is proved to be effective.

        • KCI등재

          Definition Sentences Recognition Based on Definition Centroid

          김권양(Kweon-yang Kim) 한국지능시스템학회 2007 한국지능시스템학회논문지 Vol.17 No.6

          This paper is concerned with the problem of recognizing definition sentences. Given a definition question like "Who is the person X?", we are to retrieve the definition sentences which capture descriptive information correspond variously to a person's age, occupation, or some role a person played in an event from the collection of news articles. In order to retrieve as many relevant sentences for the definition question as possible, we adopt a centroid based statistical approach which has been applied in summarization of multiple documents. To improve the precision and recall performance, the weight measure of centroid words is supplemented by using external knowledge resource such as Wikipedia and redundant candidate sentences are removed from candidate definitions. Vie see some improvements obtained by our approach over the baseline for 20 IT persons who have high document frequency.

        • KCI등재

          음절 커널 기반 영화평 감성 분류

          김상도(Sang-Do Kim), 박성배(Seong-Bae Park), 박세영(Se-Young Park), 이상조(Sang-Jo Lee), 김권양(Kweon-Yang Kim) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회논문지 Vol.20 No.2

          본 논문에서는 감성 점수가 명시적으로 부여되지 않은 온라인 영화평에 대해 자동으로 감성을 분류하는 방법을 제안한다. 긍정이나 부정과 같은 감성 극성 분류를 위해 문자열 커널의 확장 모델인 음절 커널에 기반한 지지벡터기계를 분류기로 사용한다. 실험을 통하여 띄어쓰기나 철자 오류 같은 문법적인 오류가 빈번한 온라인 영화평에 대한 감성 분류에서 제안한 음절 커널 방법이 효과적임을 보인다. In this paper, we present an automatic sentiment classification method for on-line movie reviews that do not contain explicit sentiment rating scores. For the sentiment polarity classification, positive or negative, we use a Support Vector Machine classifier based on syllable kernel that is an extended model of string kernel. We give some experimental results which show that proposed syllable kernel model can be effectively used in sentiment classification tasks for on-line movie reviews that usually contain a lot of grammatical errors such as spacing or spelling errors.

        • KCI등재

          무한 사전 온라인 LDA 토픽 모델에서 의미적 연관성을 사용한 토픽 확장

          곽창욱(Chang-Uk Kwak), 김선중(Sun-Joong Kim), 박성배(Seong-Bae Park), 김권양(Kweon Yang Kim) 한국정보과학회 2016 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.22 No.9

          토픽 확장은 학습된 토픽의 질을 향상시키기 위해 추가적인 외부 데이터를 반영하여 점진적으로 토픽을 확장하는 방법이다. 기존의 온라인 학습 토픽 모델에서는 외부 데이터를 확장에 사용될 경우, 새로운 단어가 기존의 학습된 모델에 반영되지 않는다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 무한 사전 온라인 LDA 토픽 모델을 이용하여 외부 데이터를 반영한 토픽 모델 확장 방법을 연구하였다. 토픽 확장 학습에서는 기존에 형성된 토픽과 추가된 외부 데이터의 단어와 유사도를 반영하여 토픽을 확장한다. 실험에서는 기존의 토픽 확장 모델들과 비교하였다. 비교 결과, 제안한 방법에서 외부 연관 문서 단어를 토픽 모델에 반영하기 때문에 대본 토픽이 다루지 못한 정보들을 토픽에 포함할 수 있었다. 또한, 일관성 평가에서도 비교 모델보다 뛰어난 성능을 나타냈다. Topic expansion is an expansion method that reflects external data for improving quality of learned topic. The online learning topic model is not appropriate for topic expansion using external data, because it does not reflect unseen words to learned topic model. In this study, we proposed topic expansion method using infinite vocabulary online LDA. When unseen words appear in learning process, the proposed method allocates unseen word to topic after calculating semantic correlation between unseen word and each topic. To evaluate the proposed method, we compared with existing topic expansion method. The results indicated that the proposed method includes additional information that is not contained in broadcasting script by reflecting external documents. Also, the proposed method outperformed on coherence evaluation.

        • IT 인물 관련 텍스트 정보의 효율적인 검색을 위한 Sub-language의 속성 연구

          고승희(Seung-Hui Koh), 김소연(So-Yeon Kim), 천승미(Seung-Mi Cheon), 남지순(Jee-Sun Nam), 김권양(Kweon-Yang Kim), 박세영(Se-Young Park), Ivan Berlocher) 한국정보과학회 언어공학연구회 2007 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.2007 No.10

          본 연구는 IT 인물 관련 텍스트 정보의 효율적인 검색을 위하여 문서 내에서 인물과 관련된 정보를 담고 있는 문장들이 어떠한 특징을 가지고 실현되는가를 살펴보고 언어적 속성을 어떻게 구조화하고 형식화할 것인가를 논의하는 것을 목적으로 한다. 언어적 속성 분석을 위해서 전자신문 내에서 인물 관련 코퍼스를 수집하고 이들의 분석을 통해 다음과 같이 문제가 되는 특징들을 확인하였다. 즉 외래어 음차 표기 문제, 복합 명사 및 명사구 그리고 서술 명사적 표현의 문제 등으로 요약된다. IT라는 특정 영역에 대해 텍스트 내에서의 어휘-통사적 패턴을 분석하고 - 언어적 특징에 대한 효율적 기술을 위해서는 LGG 부분 문법그래프 모델을 활용하도록 한다. 본 연구는 특정 영역인 IT 관련 문서에서 자연언어 텍스트를 대상으로 정보 검색할 때 문제가 되는 다양한 언어학적 현상들을 다루며, 향후보다 확장된 영역에서의 효율적 언어 처리에 대한 방법론적 대안을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

        • KCI우수등재

          자연어 처리를 위한 한국어 syntax 구조에 관한 연구

          박세영(Se Young Park), 김권양(Kweon Yang Kim), 오길록(Gil Rok Oh) 한국정보과학회 1985 정보과학회논문지 Vol.12 No.2

          본 논문에서는 자연어 처리를 위하여 한국어 구문 구조 분석에 대하여 서술하고 그것을 Definite Clause Grammar에 의해 정형화하였다. 그리고 이것에 의해 한국어 문장이 parsing될때 필요한 도구들에 대하여 서술하였다. In this paper, we described the syntax structures of Korean for natural language processing and represented them by definite clause grammar. And we also introduced some tools for parsing.

        맨 위로 스크롤 이동