본 논문에서는 조사가 없는 연속된 명사열 중 하나의 명사처럼 쓰일 수 있는 명사열을 복합명사구라 정의하고, 의미 정보를 이용한 복합명사구의 구묶음 방법을 제시한다. 복합명사구의 구묶음에는 구문분석말뭉치에서 추출한 명사쌍과 이들의 의미부류정보를 이용한다. 이러한 명사쌍과 의미부류정보는 신뢰도를 위해 세종말뭉치의 구문분석 말뭉치와 상세사전을 기반으로 구축하였다. 이들 정보를 이용한 복합명사구 구묶음 모듈은 길이(명사의 수)가 2 이상인 복합명사구에 대해서도 구묶음을 수행할 수 있다. 복합명사구 구묶음을 위해 '왼쪽명사-오른쪽명사' 쌍 38,940개, '왼쪽명사-오른쪽명사의미부류' 쌍 65,629개, '왼쪽명사의미부류-오른쪽명사' 쌍 46,094개, '왼쪽명사의미부류-오른쪽명사의미부류' 쌍 45,243개의 정보를 구축하여 이용하였다. 실험을 위하여 신문기사의 내용으로 이루어진 세종형태소분석 말뭉치로부터 길이가 3 이상인 조사와 결합하지 않은 연속된 명사열을 포함하는 1,000 문장을 임의로 선별하였으며, 실험결과는 86.89%의 정밀도와 80.48%의 재현율, 그리고 83.56%의 f-measure를 보였다.
본 논문에서는 조사가 없는 연속된 명사열 중 하나의 명사처럼 쓰일 수 있는 명사열을 복합명사구라 정의하고, 의미 정보를 이용한 복합명사구의 구묶음 방법을 제시한다. 복합명사구의 구묶음에는 구문분석 말뭉치에서 추출한 명사쌍과 이들의 의미부류정보를 이용한다. 이러한 명사쌍과 의미부류정보는 신뢰도를 위해 세종말뭉치의 구문분석 말뭉치와 상세사전을 기반으로 구축하였다. 이들 정보를 이용한 복합명사구 구묶음 모듈은 길이(명사의 수)가 2 이상인 복합명사구에 대해서도 구묶음을 수행할 수 있다. 복합명사구 구묶음을 위해 '왼쪽명사-오른쪽명사' 쌍 38,940개, '왼쪽명사-오른쪽명사의미부류' 쌍 65,629개, '왼쪽명사의미부류-오른쪽명사' 쌍 46,094개, '왼쪽명사의미부류-오른쪽명사의미부류' 쌍 45,243개의 정보를 구축하여 이용하였다. 실험을 위하여 신문기사의 내용으로 이루어진 세종형태소분석 말뭉치로부터 길이가 3 이상인 조사와 결합하지 않은 연속된 명사열을 포함하는 1,000 문장을 임의로 선별하였으며, 실험결과는 86.89%의 정밀도와 80.48%의 재현율, 그리고 83.56%의 f-measure를 보였다.
This paper presents chunking strategy of a contiguous nouns sequence using semantic class. We call contiguous nouns which can be treated like a noun the compound noun phrase. We use noun pairs extracted from a syntactic tagged corpus and their semantic class pairs for chunking of the compound noun p...
This paper presents chunking strategy of a contiguous nouns sequence using semantic class. We call contiguous nouns which can be treated like a noun the compound noun phrase. We use noun pairs extracted from a syntactic tagged corpus and their semantic class pairs for chunking of the compound noun phrase. For reliability, these noun pairs and semantic classes are built from a syntactic tagged corpus and detailed dictionary in the Sejong corpus. The compound noun phrase of arbitrary length can also be chunked by these information. The 38,940 pairs of 'left noun - right noun', 65,629 pairs of 'left noun - semantic class of right noun', 46,094 pairs of 'semantic class of left noun - right noun', and 45,243 pairs of 'semantic class of left noun - semantic class of right noun' are used for compound noun phrase chunking. The test data are untrained 1,000 sentences with contiguous nouns of length more than 2randomly selected from Sejong morphological tagged corpus. Our experimental result is 86.89% precision, 80.48% recall, and 83.56% f-measure.
This paper presents chunking strategy of a contiguous nouns sequence using semantic class. We call contiguous nouns which can be treated like a noun the compound noun phrase. We use noun pairs extracted from a syntactic tagged corpus and their semantic class pairs for chunking of the compound noun phrase. For reliability, these noun pairs and semantic classes are built from a syntactic tagged corpus and detailed dictionary in the Sejong corpus. The compound noun phrase of arbitrary length can also be chunked by these information. The 38,940 pairs of 'left noun - right noun', 65,629 pairs of 'left noun - semantic class of right noun', 46,094 pairs of 'semantic class of left noun - right noun', and 45,243 pairs of 'semantic class of left noun - semantic class of right noun' are used for compound noun phrase chunking. The test data are untrained 1,000 sentences with contiguous nouns of length more than 2randomly selected from Sejong morphological tagged corpus. Our experimental result is 86.89% precision, 80.48% recall, and 83.56% f-measure.
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