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      동사 어휘의미망 평가를 위한 단어클러스터링 시스템의 활용 방안 = The Method of Using the Automatic Word Clustering System for the Evaluation of Verbal Lexical-Semantic Network

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      https://www.riss.kr/link?id=A101191626

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      For the recent several years, there has been much interest in lexical semantic network However it seems to be very difficult to evaluate the effectiveness and correctness of it and invent the methods for applying it into various problem domains. In order to offer the fundamental ideas about how to evaluate and utilize lexical semantic networks, we developed two automatic vol·d clustering systems, which are called system A and system B respectively. 68.455.856 words were used to learn both systems. We compared the clustering results of system A to those of system B which is extended by the lexical-semantic network. The system B is extended by reconstructing the feature vectors which are used the elements of the lexical-semantic network of 3.656 '-ha' verbs. The target data is the 'multilingual Word Net-CoroNet'. When we compared the accuracy of the system A and system B, we found that system B showed the accuracy of 46.6% which is better than that of system A. 45.3%.
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      For the recent several years, there has been much interest in lexical semantic network However it seems to be very difficult to evaluate the effectiveness and correctness of it and invent the methods for applying it into various problem domains. In or...

      For the recent several years, there has been much interest in lexical semantic network However it seems to be very difficult to evaluate the effectiveness and correctness of it and invent the methods for applying it into various problem domains. In order to offer the fundamental ideas about how to evaluate and utilize lexical semantic networks, we developed two automatic vol·d clustering systems, which are called system A and system B respectively. 68.455.856 words were used to learn both systems. We compared the clustering results of system A to those of system B which is extended by the lexical-semantic network. The system B is extended by reconstructing the feature vectors which are used the elements of the lexical-semantic network of 3.656 '-ha' verbs. The target data is the 'multilingual Word Net-CoroNet'. When we compared the accuracy of the system A and system B, we found that system B showed the accuracy of 46.6% which is better than that of system A. 45.3%.

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      참고문헌 (Reference)

      1 "한국어 의미망 구축과 활용." 17 : 301-329, 2002.

      2 "한국어 Wordnet 구축 명사를 중심으로." 1-15, 2005.

      3 "하]동사류’ 어휘의미망 구축을 위한 사전 정의문 분석" 153-169, 2005

      4 "코퍼스 품사 태깅 매뉴얼." 한국과학기술원. 2000.

      5 "정보검색에서 벡터공간 검색과 클러스터 분석을 통한 문서 순위 결정 모델." 2001.

      6 "이기호. 1993. 단어의 유사성 척도와 클러스터링 알고리즘. 한국 인지과학회 논문지. 9"

      7 "의미정보와 시소러스를 이용한 한국어 어휘 중의성 해소 모델." 2004.

      8 "의미적 멀티미디어 정보검색을 위한 개념간 유사도 측정 방법." 2004.

      9 "동사 어휘의미망의 반자동 구축을 위한 사전정의문의 중심어 추출." 10 (10): 2006.

      10 "단어클러스터링 기반 정보처리 도구 개발 기술." 2001.

      1 "한국어 의미망 구축과 활용." 17 : 301-329, 2002.

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      6 "이기호. 1993. 단어의 유사성 척도와 클러스터링 알고리즘. 한국 인지과학회 논문지. 9"

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      11 "다국어 어휘의미망." KAIST PRESS. 2005.

      12 "계층적 결합형 문서 클러스터링 시스템과 복합명사 색인방법과의 연관관계 연구." 38 (38): 179-192, 2004.

      13 "Wordnet: An Elec- tronic Lexical Database." MIT Press. 1998.

      14 "The Semantic System, volume 1 of Goi-Taikei -- A Japanese Lexicon." Iwanami Shoten. 1997.

      15 "Modern Information Ret- rieval" ACM Press. 1999

      16 "How-Net and the Computation of Meaning." World Scientific Publishing. 2006

      17 "EuroWordNet General Document." 2005.

      18 "DATA MINING Methods for Knowledge Discovery" Kluwer Academic Publishers. 2000

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      2016 0.59 0.59 0.68
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