말뭉치를 利用한 단어 의미 중의성 해결

국문 초록 (Abstract)

의미 중의성 해결은 문맥 내에 출현하는 단어가 둘 이상의 의미를 지닐 때, 의미들 중 문맥상 옳은 하나의 의미를 분별하는 것으로, 자연 언어 처리의 가장 힘든 문제 중의 하나이다. 본 논문에서는 품사 부착된 영어 말뭉치를 이용하여 단어 의미 중의성을 해결한다.
한국어 말뭉치만을 이용할 경우 중의성을 가지는 명사와 공기(共起)하는 동사가 여러 개 있을 수 있으며, 각각의 동사는 말뭉치 전체로 보아도 공기 출현 빈도가 낮아 충분히 활용하기가 어렵다. 이러한 한국어 자원의 부족을 영어 자원들을 이용하여 해결하고자 한다. 또한 동사가 갖는 격정보, 즉 어떤 동사가 취할 수 있는 명사들은 그 의미가 유사하다는 점을 이용하였다. 한국어 명사, 동사를 영어 대역어로 변환하고 대역어로 변환된 동사와 다른 단어사이의 공기 정보를 이용함으로써 중의성을 해결하고자 하였다.
말뭉치를 이용한 단어 의미 중의성 해결 시스템은 품사 추출기, 공기 빈도 추출기 및 분류기로 구성된다. 품사 추출기에서는 말뭉치에 존재하는 품사를 추출하는데, 본 논문에서는 명사(/N)와 동사(/V)로 태깅된 단어들을 모두 추출한다. 공기 빈도 추출기에서는 품사 추출기로부터 추출된 명사와 동사에 대하여 각각의 단어와 공기하는 횟수를 구한다. 분류기에서는 입력 문맥의 명사와 동사들을 추출하고, 영어 대역어로 변환한 후 공기 빈도 추출기로부터 구해진 정보를 이용하여 중의성의 의미를 결정한다.
비교적 중의성이 자주 발생하는 7개의 동형이의어 명사에 대하여 각각 30문장씩 실험하였다. 본 논문에서 제안한 방법으로 실험한 결과, 평균 79.9%의 비교적 높은 정확률을 보였다.
또한 본 논문에서 제시한 단어 의미 중의성 해결 방법은 정보검색에 이용되는 자연어 처리 기술의 한 분야로써 정보 검색 시스템에서 사용자의 요구에 부합하는 정확한 정보를 제공할 수 있다.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서론
• 2. 관련연구
• 2.1 단어 의미 중의성 문제
• 2.2 단어 의미 중의성 해결의 필요성
• 2.3 단어 의미 중의성 해결 분류
• 3. 말뭉치를 이용한 단어 의미 중의성 해결
• 3.1 본 논문에서 제안하는 방법
• 3.2 본 논문에서 제안한 방법의 수행
• 3.3 시스템 구성
• 3.4 품사 부착된 영어 말뭉치로부터 명사, 동사 추출
• 3.5 공기 빈도 추출
• 3.5,1 전처리
• 3.5,2 공기 빈도
• 4. 실험 및 결과 분석
• 5. 결론 및 향후 연구