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의미 부착이 없는 데이터로부터의 학습을 통한 의미 중의성 해소

Word Sense Disambiguation From Unlabelled Data

한국정보과학회 - 봄 학술발표논문집(B) Proceedings of The 27th KISS Spring Conference, 2002 Apr., 2002년, pp.330 - 332  

박성배 (서울대학교 컴퓨터공학부) ,  장병탁 (서울대학교 컴퓨터공학부) ,  김영택 (서울대학교 컴퓨터공학부)

초록
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의미 모호성 해소는 문맥상의 한 단어의 올바른 의미를 밝히는 것으로, 대부분의 자연언어처리 응용에서 가장 중요한 문제 중 하나이다. 말뭉치로부터 얻어진 예제로부터 의미 모호성 해소 방법을 학습하기 위해서는 답이 알려져 있는 대량의 학습 예제가 필요하지만, 답이 알려져 있는 예제를 구하는 일은 사람의 간섭을 필요로 하므로 매우 비싼 작업이다. 본 논문에서는 답이 알려져 있는 학습 예제로 어느 정도 학습한 수, 답이 알려져 있지 않은 예제로 학습을 보충하는 방법을 통해 사람의 간섭을 최소화하였다. 결정트리 학습을 통한 한국어 명사에 대한 의미 결정 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법은 가장 많은 분포를 보이는 의미를 선택하는 경우보다 평균적으로 33.6%의 성능 향상을 보이며, 이는 전체 학습 예제의 답이 모두 알려져 있는 경우와 거의 비슷한 결과이다. 따라서, 한국어와 같이 신뢰할 만한 의미 부착 말뭉치가 없는 경우에 본 논문에서 제시된 방법은 매우 효율적이다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구는 정보통신부 대학기초연구지원사업인"지능형 인터넷 정보서비스를 위한 대규모 텍스트 분류 및 검색 기술 개발., (과제번호 98-199)에 의하여 일부 지원되었음.
  • 초기에 어느 정도 학습된 분류기에 답이 알려져 있지 않은 학습 예제를 사용하여 보충함으 로써 사람의 간섭을 최소화하였다. 따라서, 이 방법은 적은 수의 학습 예제만으로도 의미 모호성 문제를 효과적으로 해결하므로, 의미 부착 말뭉치가 없는 언어에서의 의미 모호성 해소에 대한 가능성을 제시한다. 또한, 제시 된 방법은 의미 모호성 문제뿐만 아니라 다른 종류의 분 류 문제에도 적용될 수 있다.
  • 본 논문에서는 위원회(comn血ittee)에 의한 소商 샘플링 알고리듬을 이용하여 단어의 의미 모호성을 해소하는 새로운 방법을 제시한다. 예제가 하나 주어졌을 때, 그 예 제를 학습할지 말지를 여러 분류기(classiRer)들의 가중 다수결로 결정한다.
  • 본 논문에서는 위원회에 의한 선택 샘플링으로 의미 모 호성을 해소하는 방법을 제시하였다. 초기에 어느 정도 학습된 분류기에 답이 주어지지 않은 예제를 보충함으로 써 성능 향상을 얻었고, 예제를 보충할 때 분류기의 위 원회의 가중 다수결을 사용함으로써 필요한 학습 예제의 수를 줄였다.

가설 설정

  • 1. 한국어에는 신뢰할 수 있고 사용가능한 의미 부착 말 뭉치가 없다.
  • 3. 대규모 말뭉치에 의미를 부착하는 일은 매우 비싼 작 업 이다.
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