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의학 전문용어의 정의문 자동 추출
Automatic Extraction of Medical Term Definition from Texts 원문보기

한국정보과학회 04 봄 학술발표논문집(B), 2004 Apr., 2004년, pp.922 - 924  

김재호 (한국과학기술원 전산학과) ,  배선미 (한국과학기술원 전산학) ,  신효식 (한국과학기술원 전산학) ,  최기선 (한국과학기술원 전산학과)

초록
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지식 정보의 확산에 따라 기존 전문분야 용어집에 수록되지 않은 용어의 수가 폭발적으로 증가하고 있다 이에 따라 용어집을 자동으로 구축하는 작업이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 의학분야 코퍼스에서 주어진 전문용어에 대한 정의문을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 우선, 정의문의 구문적 패턴과 용어의 어휘구성 패턴을 이용하여 용어의 상위개념을 추정한다. 상위개념별로 구축된 특성 어휘 목록을 이용하여 구문적 패턴으로 뽑힌 문장에 등장하는 어휘의 적합성 여부를 판단하여 정의문을 추출한다. 실험 결과 코퍼스에 정의 정보가 있는 48개의 용어에 대하여 71.43%의 정확률을 보인다.

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서 제시한 정의문 추출 시스템을 평가해 보자. 우선 성능 평가를 위하여 평가용 용어養 선정하고 정답코퍼스롤 안든다.
  • 본 논문에서는 일관성과 보편성을 고려하여 “ 용어 =如 의미특질소 + 상위개념” 윻 정의문 기술 방식으로 채택하고, 이에 입각하여 정의문 추출 시스템을 설계하고자 한다.
  • 본 연구에서는 용어의 정의문을 자동으로 추출하기 위하여 텍스트 코퍼스로부터 용어 정의문에 관련된 정보를 자동으로 추출하는 방법을 제시하였다. 기존의 대부분의 정의문 추養 방법이 수동 또는 반자동으로 구축한 구둔적패턴만을 이용하는 것과는 달리 본 논문에서는 정의 문의 구문적 패턴뿐만 아니라 용어의 어휘 구성 패턴, 정의문의 의미적 패턴까지 고려하여 정의문을 추출하였다.
  • 자연언어처리와 정보검색의 여러 분야에서 널리 이용되고 있는 영어 어휘 데이터베이스 워드넷 (Wo「dNet ⑹)을 살펴 보자. 워드넷에서는 synset (Set of synonymys)단위로 용어풀이 (이oss)가 존재하는데 이 용어 풀이는 ISO 에서 말하는 정의문에 해당된다고 볼 수 있다.
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