빅데이터 및 오피니언 마이닝 분야가 대두됨에 따라 정보 검색/추출, 특히 비정형 데이터에서의 정보 검색/추출 기술의 중요성이 나날이 부각되어지고 있다. 또한 정보 검색 분야에서는 이용자의 의도에 맞는 결과를 제공할 수 있는 검색엔진의 성능향상을 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 정보 검색/추출 분야에서 자연어처리 기술은 비정형 데이터 분석/처리 분야에서 중요한 기술이고, 자연어처리에 있어서 하나의 단어가 여러개의 모호한 의미를 가질 수 있는 단어 중의성 문제는 자연어처리의 성능을 향상시키기 위해 우선적으로 해결해야하는 문제점들의 하나이다. 본 연구는 단어 중의성 해소 방법에 사용될 수 있는 말뭉치를 많은 시간과 노력이 요구되는 수동적인 방법이 아닌, 사전들의 예제를 활용하여 자동적으로 생성할 수 있는 방법을 소개한다. 즉, 기존의 수동적인 방법으로 의미 태깅된 세종말뭉치에 표준국어대사전의 예제를 자동적으로 태깅하여 결합한 말뭉치를 사용한 단어 중의성 해소 방법을 소개한다. 표준국어대사전에서 단어 중의성 해소의 주요 대상인 전체 명사 (265,655개) 중에 중의성 해소의 대상이 되는 중의어 (29,868개)의 각 센스 (93,522개)와 연관된 속담, 용례 문장 (56,914개)들을 결합 말뭉치에 추가하였다. 품사 및 센스가 같이 태깅된 세종말뭉치의 약 79만개의 문장과 표준국어대사전의 약 5.7만개의 문장을 각각 또는 병합하여 교차검증을 사용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과는 결합 말뭉치를 사용하였을 때 정확도와 재현율에 있어서 향상된 결과가 발견되었다. 본 연구의 결과는 인터넷 검색엔진 등의 검색결과의 성능향상과 오피니언 마이닝, 텍스트 마이닝과 관련한 자연어 분석/처리에 있어서 문장의 내용을 보다 명확히 파악하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대되어진다.
빅데이터 및 오피니언 마이닝 분야가 대두됨에 따라 정보 검색/추출, 특히 비정형 데이터에서의 정보 검색/추출 기술의 중요성이 나날이 부각되어지고 있다. 또한 정보 검색 분야에서는 이용자의 의도에 맞는 결과를 제공할 수 있는 검색엔진의 성능향상을 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 정보 검색/추출 분야에서 자연어처리 기술은 비정형 데이터 분석/처리 분야에서 중요한 기술이고, 자연어처리에 있어서 하나의 단어가 여러개의 모호한 의미를 가질 수 있는 단어 중의성 문제는 자연어처리의 성능을 향상시키기 위해 우선적으로 해결해야하는 문제점들의 하나이다. 본 연구는 단어 중의성 해소 방법에 사용될 수 있는 말뭉치를 많은 시간과 노력이 요구되는 수동적인 방법이 아닌, 사전들의 예제를 활용하여 자동적으로 생성할 수 있는 방법을 소개한다. 즉, 기존의 수동적인 방법으로 의미 태깅된 세종말뭉치에 표준국어대사전의 예제를 자동적으로 태깅하여 결합한 말뭉치를 사용한 단어 중의성 해소 방법을 소개한다. 표준국어대사전에서 단어 중의성 해소의 주요 대상인 전체 명사 (265,655개) 중에 중의성 해소의 대상이 되는 중의어 (29,868개)의 각 센스 (93,522개)와 연관된 속담, 용례 문장 (56,914개)들을 결합 말뭉치에 추가하였다. 품사 및 센스가 같이 태깅된 세종말뭉치의 약 79만개의 문장과 표준국어대사전의 약 5.7만개의 문장을 각각 또는 병합하여 교차검증을 사용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과는 결합 말뭉치를 사용하였을 때 정확도와 재현율에 있어서 향상된 결과가 발견되었다. 본 연구의 결과는 인터넷 검색엔진 등의 검색결과의 성능향상과 오피니언 마이닝, 텍스트 마이닝과 관련한 자연어 분석/처리에 있어서 문장의 내용을 보다 명확히 파악하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대되어진다.
As opinion mining in big data applications has been highlighted, a lot of research on unstructured data has made. Lots of social media on the Internet generate unstructured or semi-structured data every second and they are often made by natural or human languages we use in daily life. Many words in ...
As opinion mining in big data applications has been highlighted, a lot of research on unstructured data has made. Lots of social media on the Internet generate unstructured or semi-structured data every second and they are often made by natural or human languages we use in daily life. Many words in human languages have multiple meanings or senses. In this result, it is very difficult for computers to extract useful information from these datasets. Traditional web search engines are usually based on keyword search, resulting in incorrect search results which are far from users' intentions. Even though a lot of progress in enhancing the performance of search engines has made over the last years in order to provide users with appropriate results, there is still so much to improve it. Word sense disambiguation can play a very important role in dealing with natural language processing and is considered as one of the most difficult problems in this area. Major approaches to word sense disambiguation can be classified as knowledge-base, supervised corpus-based, and unsupervised corpus-based approaches. This paper presents a method which automatically generates a corpus for word sense disambiguation by taking advantage of examples in existing dictionaries and avoids expensive sense tagging processes. It experiments the effectiveness of the method based on Naïve Bayes Model, which is one of supervised learning algorithms, by using Korean standard unabridged dictionary and Sejong Corpus. Korean standard unabridged dictionary has approximately 57,000 sentences. Sejong Corpus has about 790,000 sentences tagged with part-of-speech and senses all together. For the experiment of this study, Korean standard unabridged dictionary and Sejong Corpus were experimented as a combination and separate entities using cross validation. Only nouns, target subjects in word sense disambiguation, were selected. 93,522 word senses among 265,655 nouns and 56,914 sentences from related proverbs and examples were additionally combined in the corpus. Sejong Corpus was easily merged with Korean standard unabridged dictionary because Sejong Corpus was tagged based on sense indices defined by Korean standard unabridged dictionary. Sense vectors were formed after the merged corpus was created. Terms used in creating sense vectors were added in the named entity dictionary of Korean morphological analyzer. By using the extended named entity dictionary, term vectors were extracted from the input sentences and then term vectors for the sentences were created. Given the extracted term vector and the sense vector model made during the pre-processing stage, the sense-tagged terms were determined by the vector space model based word sense disambiguation. In addition, this study shows the effectiveness of merged corpus from examples in Korean standard unabridged dictionary and Sejong Corpus. The experiment shows the better results in precision and recall are found with the merged corpus. This study suggests it can practically enhance the performance of internet search engines and help us to understand more accurate meaning of a sentence in natural language processing pertinent to search engines, opinion mining, and text mining. Naïve Bayes classifier used in this study represents a supervised learning algorithm and uses Bayes theorem. Naïve Bayes classifier has an assumption that all senses are independent. Even though the assumption of Naïve Bayes classifier is not realistic and ignores the correlation between attributes, Naïve Bayes classifier is widely used because of its simplicity and in practice it is known to be very effective in many applications such as text classification and medical diagnosis. However, further research need to be carried out to consider all possible combinations and/or partial combinations of all senses in a sentence. Also, the effectiveness of word sense disambiguation may be improved if rhetorical structures or morphological dependenc
As opinion mining in big data applications has been highlighted, a lot of research on unstructured data has made. Lots of social media on the Internet generate unstructured or semi-structured data every second and they are often made by natural or human languages we use in daily life. Many words in human languages have multiple meanings or senses. In this result, it is very difficult for computers to extract useful information from these datasets. Traditional web search engines are usually based on keyword search, resulting in incorrect search results which are far from users' intentions. Even though a lot of progress in enhancing the performance of search engines has made over the last years in order to provide users with appropriate results, there is still so much to improve it. Word sense disambiguation can play a very important role in dealing with natural language processing and is considered as one of the most difficult problems in this area. Major approaches to word sense disambiguation can be classified as knowledge-base, supervised corpus-based, and unsupervised corpus-based approaches. This paper presents a method which automatically generates a corpus for word sense disambiguation by taking advantage of examples in existing dictionaries and avoids expensive sense tagging processes. It experiments the effectiveness of the method based on Naïve Bayes Model, which is one of supervised learning algorithms, by using Korean standard unabridged dictionary and Sejong Corpus. Korean standard unabridged dictionary has approximately 57,000 sentences. Sejong Corpus has about 790,000 sentences tagged with part-of-speech and senses all together. For the experiment of this study, Korean standard unabridged dictionary and Sejong Corpus were experimented as a combination and separate entities using cross validation. Only nouns, target subjects in word sense disambiguation, were selected. 93,522 word senses among 265,655 nouns and 56,914 sentences from related proverbs and examples were additionally combined in the corpus. Sejong Corpus was easily merged with Korean standard unabridged dictionary because Sejong Corpus was tagged based on sense indices defined by Korean standard unabridged dictionary. Sense vectors were formed after the merged corpus was created. Terms used in creating sense vectors were added in the named entity dictionary of Korean morphological analyzer. By using the extended named entity dictionary, term vectors were extracted from the input sentences and then term vectors for the sentences were created. Given the extracted term vector and the sense vector model made during the pre-processing stage, the sense-tagged terms were determined by the vector space model based word sense disambiguation. In addition, this study shows the effectiveness of merged corpus from examples in Korean standard unabridged dictionary and Sejong Corpus. The experiment shows the better results in precision and recall are found with the merged corpus. This study suggests it can practically enhance the performance of internet search engines and help us to understand more accurate meaning of a sentence in natural language processing pertinent to search engines, opinion mining, and text mining. Naïve Bayes classifier used in this study represents a supervised learning algorithm and uses Bayes theorem. Naïve Bayes classifier has an assumption that all senses are independent. Even though the assumption of Naïve Bayes classifier is not realistic and ignores the correlation between attributes, Naïve Bayes classifier is widely used because of its simplicity and in practice it is known to be very effective in many applications such as text classification and medical diagnosis. However, further research need to be carried out to consider all possible combinations and/or partial combinations of all senses in a sentence. Also, the effectiveness of word sense disambiguation may be improved if rhetorical structures or morphological dependenc
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
본 논문은 위의 의미풀이말과 말뭉치(corpus)를 동시에 사용하여 단어의 의미를 결정하는 단어 중의성 해소 방법론을 제시하고, 표준국어대 사전에 정의된 연관 단어뿐만 아니라 예시로 정의된 예제 문장들을 세종 말뭉치에 병합하여 확장된 말뭉치를 사용함으로써 단어 중의성 해소 문제의 Precision과 Recall을 높이는 방법론을 제시한다. 본 논문은 다음과 같이 구성된다.
표준국어대사전은 국립국어원에서 한국어의 표준어 규정, 한글 맞춤법 등의 어문 규정을 준수하여 발행한 한국어 사전이며, 각 단어의 뜻과 센스 별 유의어, 정의, 속담, 용례들을 포함하고 있다. 본 논문은 말뭉치 기반의 WSD에 있어서 문제점인 말뭉치 부족을 현재 태깅된 세종말뭉치에 표준국어대사전에 정의된 속담, 용례 등 사전에 정의된 말뭉치들을 결합하여 말뭉치 부족 문제의 해결을 목적으로 하고 있다. 그리고 사전에 있는 이미 존재하는 문장들을 이용함으로써 시간과 노력이 많이 필요로 하는 매뉴얼 태깅(manual tagging)의 문제점을 보완하며 매뉴얼 태깅보다 정확하고 유용한 문장들을 단어 중의성 해소에 사용할 수 있다.
본 논문에서는 한국어 문장에 대한 WSD의 성능을 향상시키기 위해, 기존의 말뭉치를 이용한 방법에 추가로 표준국어대사전의 예문을 자동으로 포함시켜서 수동(Manual) 태깅으로 인한 말뭉치의 부족과 부정확성 등을 개선하여, 자동으로 말뭉치를 확장하는 방법을 제시하였다. 추가적으로 일반적으로 쓰이는 단어 벡터 공간 모델을 센스에 적용하여 센스 벡터 공간 모델을 제시하였고, 이 모델에 지도 학습 모형인 Naïve Bayes Classifier를 적용하여 센스를 구별하는 방법을 제시하였다.
제안 방법
마지막으로, 다음 장에 소개할 말뭉치 기반 WSD 알고리즘을 적용하기 위해, 문장을 Term Vector 형식으로 변환해야 하는데, 세종 말뭉치의 경우 센스 인덱스와 품사가 이미 태깅되어 있어 간단한 Parser를 가지고 WSD 알고리즘에서 사용될 주체 명사, 주체 명사의 센스, 의미풀이 말로 사용 될 명사, 동사, 형용사 단어들을 문장에서 추출하여, 해당 주체 명사의 센스에 대해 Term Vector를 구성하였다. 표준국어대사전의 속담, 용례 문장의 경우에도 한국어 형태소 분석기를 이용하여 형태소 분석을 한 후, 주체 명사의 센스 (즉, 속담, 용례 문장의 주체)에 대한 의미풀이말이 될 명사, 동사, 형용사 단어들만 뽑아내어 Term Vector를 구성하였다.
일반적으로 벡터 공간 모델은 문서를 단어들의 벡터로 표현하는 방법으로 한 문서 안에서 한 단어가 여러 번 출현할 수 있고, 각각 다른 뜻으로 쓰일 가능성이 있으므로 다르게 쓰일 확률이 적은 문장 단위로 벡터 모델을 생성한다. 그리고 문장을 센스 단위로 처리하기 위해서 단어 벡터가 아닌 단어와 그 단어의 뜻의 조합을 인덱스로 가지는 센스 벡터를 이용한다. 추가로, 대규모 말뭉치를 효율적으로 처리하기 위해서 문장 안에서 명사의 뜻을 정의하는데 영향을 많이 끼치는 기준 명사의 좌우 5개의 명사, 동사, 형용사만을 가지고 센스 벡터를 생성한다.
위의 센스 벡터 공간 모델을 사용하여 Training Set를 통해 나타난 중의성을 가지는 모든 명사에 대해 각 센스 별로 벡터 공간 모델을 생성한 후, 질의 문장이 주어지면, 질의 문장 중에 형태소 분석기를 통해서 명사를 뽑아낸다. 뽑아낸 각 명사들에 대해서 표준국어대사전을 통해 중의어 여부를 판단한 후, 중의성을 가지는 각각의 명사들에 대해서 식(4)와 같은 Naїve Bayes Classifier를 이용하여 센스를 결정한다.
뽑아낸 각 명사들에 대해서 표준국어대사전을 통해 중의어 여부를 판단한 후, 중의성을 가지는 각각의 명사들에 대해서 식(4)와 같은 Naїve Bayes Classifier를 이용하여 센스를 결정한다. 즉, Naї ve Bayes Model을 통해 Training Set로 센스 벡터를 구한 후, Maximum A Posteriori (MAP) Decision Rule을 통해 질의 문장내의 중의어의 센스를 결정한다.
첫 번째 방법은 세종말뭉치의 문장을 순서대로 일련번호를 부여하여 모드 (Mod) 연산자를 사용하여 나머지가 각각 0∼9인 10개의 10% Test Set를 만들고, Test Set를 제외한 각각의 남은 90%의 말뭉치로 10개의 Training Set를 만들어 각각의 Test & Training Set Pair에 대해 실험을 하였고, 두 번째 방법은 문장이 아닌 각 파일에 일련번호를 부여하여 Mod 연산자를 사용하여 10개의 Test & Training Set Pair를 만들어 실험을 수행하였다.
실험은 품사 및 센스가 같이 태깅된 세종말뭉치의 문장 (약 79만 문장)과 표준국어대사전의 문장 (약 5.7만 문장)을 각각 또는 병합하여 교차 검증 (Cross Validation)을 사용하여 수행하였다. 교차검증을 수행하기 위한 Test Set과 Training Set으로 나누기 위해 두 가지 방법을 사용하였다.
7만 문장)을 각각 또는 병합하여 교차 검증 (Cross Validation)을 사용하여 수행하였다. 교차검증을 수행하기 위한 Test Set과 Training Set으로 나누기 위해 두 가지 방법을 사용하였다. 첫 번째 방법은 세종말뭉치의 문장을 순서대로 일련번호를 부여하여 모드 (Mod) 연산자를 사용하여 나머지가 각각 0∼9인 10개의 10% Test Set를 만들고, Test Set를 제외한 각각의 남은 90%의 말뭉치로 10개의 Training Set를 만들어 각각의 Test & Training Set Pair에 대해 실험을 하였고, 두 번째 방법은 문장이 아닌 각 파일에 일련번호를 부여하여 Mod 연산자를 사용하여 10개의 Test & Training Set Pair를 만들어 실험을 수행하였다.
추가적으로 일반적으로 쓰이는 단어 벡터 공간 모델을 센스에 적용하여 센스 벡터 공간 모델을 제시하였고, 이 모델에 지도 학습 모형인 Naïve Bayes Classifier를 적용하여 센스를 구별하는 방법을 제시하였다.
마지막으로, 다음 장에 소개할 말뭉치 기반 WSD 알고리즘을 적용하기 위해, 문장을 Term Vector 형식으로 변환해야 하는데, 세종 말뭉치의 경우 센스 인덱스와 품사가 이미 태깅되어 있어 간단한 Parser를 가지고 WSD 알고리즘에서 사용될 주체 명사, 주체 명사의 센스, 의미풀이 말로 사용 될 명사, 동사, 형용사 단어들을 문장에서 추출하여, 해당 주체 명사의 센스에 대해 Term Vector를 구성하였다. 표준국어대사전의 속담, 용례 문장의 경우에도 한국어 형태소 분석기를 이용하여 형태소 분석을 한 후, 주체 명사의 센스 (즉, 속담, 용례 문장의 주체)에 대한 의미풀이말이 될 명사, 동사, 형용사 단어들만 뽑아내어 Term Vector를 구성하였다. [Figure 1]은 이러한 결합 말뭉치 기반 WSD의 전체 프로세스를 보여준다.
전처리 과정에서는 세종말뭉치 데이터와 표준국어대사전의 문장들을 결합하여 Merged Corpus를 구축하고 표준국어대사전의 센스 인덱스를 기반으로 하여 Sense Vector들을 생성한다. 문장의 형태소 분석 시 사용할 형태소 분석기의 성능을 높이기 위해 Merged Corpus에서 Sense Vector를 생성하는 데 사용된 Term들을 Named Entity에 추가하여 형태소 분석기의 NE 사전에 추가하여 확장한다. 전처리 과정 단계에서 확장된 형태소 분석기를 사용하여 실시간으 로 문장이 입력되면 형태소 분석 및 NE Recognition 과정을 거쳐 Term들을 추출하고 이를 기반으로 입력된 문장을 Term Vector 형식으로 생성한다.
전처리 과정 단계에서 확장된 형태소 분석기를 사용하여 실시간으 로 문장이 입력되면 형태소 분석 및 NE Recognition 과정을 거쳐 Term들을 추출하고 이를 기반으로 입력된 문장을 Term Vector 형식으로 생성한다. 마지막으로, 입력 문장의 Term Vector와 전처리 과정에서 생성된 Sense Vector Model을 사용하여 다음 장에 소개 될 벡터 공간 모델 기반 WSD 방법으로 WSD를 수행하여 입력 문장의 Term들의 센스를 결정한다.
대상 데이터
이중 정의 문장은 해당 단어가 문장 내에서 일반적으로 쓰이는 문장이 아니라서 제외하고 속담, 용례 문장들만 말뭉치에 포함시켰다. 단어 중의성 해소의 주요 대상인 명사만을 대상으로 하였고 전체 명사 (265,655개)중에서 중의성 해소의 대상이 되는 중의어(29,868개)의 각 센스(93,522개)와 연관된 속담, 용례 문장 (56,914개)들을 말뭉치에 추가하였다. 특이한 점은 중의어의 비율이 전체 명사의 11.
이론/모형
본 연구에서는 말뭉치를 이용하여 문장 내의 명사 단어들의 센스를 결정하는 것을 목표로 하고 있으며 효율적인 대규모 말뭉치 처리를 위해 벡터 공간 모델 (Lund and Burgess, 1996; Manning et al., 2008)을 이용한다.
각 센스는 전체 문장에서 같이 쓰인 단어 또는 의미풀이 말들의 위치 값(distance)들을 기반으로 계산된 Distance Weight를 사용하여 벡터화 한다. 위치 값은 기준 센스에서 떨어진 단어 수의 역순으로 5에서 1까지 주어진다.
성능/효과
단어 중의성 해소의 주요 대상인 명사만을 대상으로 하였고 전체 명사 (265,655개)중에서 중의성 해소의 대상이 되는 중의어(29,868개)의 각 센스(93,522개)와 연관된 속담, 용례 문장 (56,914개)들을 말뭉치에 추가하였다. 특이한 점은 중의어의 비율이 전체 명사의 11.24%로 적은 편이나, 세종말뭉치 분석 결과 일반 문장에서 중의어가 차지하는 비중이 60%가 넘는 것으로 나타났다. 이는 자연어 문장 분석에서의 WSD의 중요성을 나타낸다고 할 수 있다.
표준국어대사전을 이용한 결과가 세종말뭉치를 이용한 결과보다 좋지 않음에도 불구하고, 세종말뭉치의 Training Set와 표준국어대사전의 문장을 결합한 경우 세종말뭉치 단독으로 수행한 결과보다 모든 Test Set에 대해서 Precision과 Recall 모두 향상을 보인다. Recall의 향상은 Training Set에 세종말뭉치에 존재하지 않는 표준 국어대사전의 중의어가 포함되게 되는 이유로 당연한 것으로 보이나, Precision의 경우에는 세종말뭉치 단독의 결과 자체도 상당히 높은 편인데, 모든 Test Set에서 일정하게 향상되었다는 점이 상당히 고무적이다.
Recall의 향상은 Training Set에 세종말뭉치에 존재하지 않는 표준 국어대사전의 중의어가 포함되게 되는 이유로 당연한 것으로 보이나, Precision의 경우에는 세종말뭉치 단독의 결과 자체도 상당히 높은 편인데, 모든 Test Set에서 일정하게 향상되었다는 점이 상당히 고무적이다. 추가적으로 [Table 1]과 [Table 2]의 실험에서 Recall 값이 전체적으로 감소했음에도, 즉 세종말뭉치의 영향력이 [Table 2]에서 감소했음에도 불구하고 Precision 값이 더 많이 향상된 점은 표준국어대사전의 말뭉치를 병합하는 것이 효과적이었다는 것을 보여준다. 특히, 표준국어대사전의 경우에는 각각의 센스에 대한 예문의 수에 따라 선험확률이 결정되므로, 세종말뭉치와 같이 일상 문장들을 대상으로 Training 했을 때 중의어들의 각 센스에 대한 선험확률의 정확도가 부정확했을 가능성이 많아 선험확률에 대한 정확도 향상에는 기여한 것이 없어 보이나, 보다 연관이 많은 의미풀이 말들을 Training Set에 포함시키는 효과를 주어 전체 정확도의 향상을 가져온 것으로 보인다.
추가적으로 일반적으로 쓰이는 단어 벡터 공간 모델을 센스에 적용하여 센스 벡터 공간 모델을 제시하였고, 이 모델에 지도 학습 모형인 Naïve Bayes Classifier를 적용하여 센스를 구별하는 방법을 제시하였다. 마지막으로 확장된 말뭉치에 대해서 다양한 Cross Validation을 수행하여 본 연구가 제시한 표준국어대사전을 이용한 말뭉치 확장, 센스 벡터 공간 모델과 Naїve Bayes Classifier 를 이용한 WSD 방법을 테스트하였고, 단어 중의성 해소의 정확성과 재현율을 동시에 향상시킬 수 있었다.
후속연구
본 연구는 키워드를 사용할 때 발생할 수 있는 모호성에 대한 해결 방안을 제시함으로써 키워드 기반의 인터넷 검색엔진의 검색 성능의 향상과 텍스트 마이닝, 자연어처리에 있어서 문장의 주제 및 내용을 보다 정학하게 파악하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다. Naїve Bayes Classifier 는 널리 쓰이고 있으며 텍스트 분류 및 의료 진단과 같은 실질적인 분야에서 효과가 있는 것으로 알려져 있다 (Al-Aidaroos et al.
다만, Naive Bayes Classifier는 문제의 단순화, 효율성을 위해 실제 와는 다르게 각각의 자질(Feature)들이 서로 독립적이라는 가정에 기초한다. 이러한 점은 본 연구의 제약이라 할 수 있으며 향후 문장 내 센스들의 모든 조합이나 부분적인 조합을 이용할 수 있는 방법이나 알고리즘을 적용하는 연구가 추가적으로 필요하다. 또한 구문분석을 통해 얻을 수있는 단어간의 의존 및 수식관계를 추가적인 자질로 활용하면, WSD의 정확도를 높일 수 있을 것으로 보인다.
이러한 점은 본 연구의 제약이라 할 수 있으며 향후 문장 내 센스들의 모든 조합이나 부분적인 조합을 이용할 수 있는 방법이나 알고리즘을 적용하는 연구가 추가적으로 필요하다. 또한 구문분석을 통해 얻을 수있는 단어간의 의존 및 수식관계를 추가적인 자질로 활용하면, WSD의 정확도를 높일 수 있을 것으로 보인다. 마지막으로, 세종사전과 표준국어대사전의 센스 인덱스를 맵핑해서 온톨로지 기반으로 구축된 세종말뭉치의 분류체계, 연관 관계, 활용예제 등의 정보들을 활용하여 WSD의 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.
또한 구문분석을 통해 얻을 수있는 단어간의 의존 및 수식관계를 추가적인 자질로 활용하면, WSD의 정확도를 높일 수 있을 것으로 보인다. 마지막으로, 세종사전과 표준국어대사전의 센스 인덱스를 맵핑해서 온톨로지 기반으로 구축된 세종말뭉치의 분류체계, 연관 관계, 활용예제 등의 정보들을 활용하여 WSD의 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
단어 중의성 해소 문제란 무엇인가?
단어 중의성 해소(WSD: Word Sense Disambiguation) 문제는 특정한 문장에서 단어의 쓰임에 의해 활성화된 단어의 의미를 결정하는 문제라 할 수 있다 (Agirre and Edmonds, 2007). 이에, 단어 중의성 해소를 위해 문장 또는 문단에서 사용된 키워 드가 내포하고 있는 의미를 사전(dictionary), 분류체계(taxonomy), 및 언어 온톨로지(linguistic ontology)의 연관 단어들(예를 들어, domain term, hypernym, synonym 등)과 의미풀이말(gloss words) 을 비교하여 공통된 단어의 수(co-occurred terms) 에 의해 결정하는 방법과 의미 태깅된 예제 문장을 기반으로 한 지도학습(supervised learning)을 통해 결정하는 방법이 주로 이용되었다.
정보 검색 분야에서 어떤 연구들이 진행되고 있는가?
빅데이터 및 오피니언 마이닝 분야가 대두됨에 따라 정보 검색/추출, 특히 비정형 데이터에서의 정보 검색/추출 기술의 중요성이 나날이 부각되어지고 있다. 또한 정보 검색 분야에서는 이용자의 의도에 맞는 결과를 제공할 수 있는 검색엔진의 성능향상을 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 정보 검색/추출 분야에서 자연어처리 기술은 비정형 데이터 분석/처리 분야에서 중요한 기술이고, 자연어처리에 있어서 하나의 단어가 여러개의 모호한 의미를 가질 수 있는 단어 중의성 문제는 자연어처리의 성능을 향상시키기 위해 우선적으로 해결해야하는 문제점들의 하나이다.
기계를 이용한 자동적인 자연어 처리 시, 완전한 자연어 이해를 어렵게 하는 자연어의 특성은 무엇인가?
특히 소셜네트워크 서비스, 블로그, 모바일 등에서 대량으로 생산되고 있는 비정형데이터를 처리하고 유용한 정보를 추출할 수 있는 빅데이터와 관련된 기술 들은 자연어 처리 기술의 진보를 가속화하고 있다 (Kim and Kim, 2014). 자연어는 한 단어가 여러 가지 의미를 가지고 있는 어휘적 중의성 (ambiguity)을 내포하고 있으며 언어의 근본적인 특성이라 할 수 있다 (Agirre and Edmonds, 2007). 따라서 기계를 이용한 자동적인 자연어 처리 시 단어의 중의성으로 인한 문제는 완전한 자연어의 이해를 어렵게 하는 걸림돌이라 할 수 있다.
참고문헌 (18)
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