$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

[국내논문] 어휘 간의 관계를 고려한 중의성 해소 방법 및 수화 생성 시스템에의 응용
Word Sense Disambiguation Considering Words Relations and Its Application to Sign Language Generation System 원문보기

한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회, 2008 Oct. 10, 2008년, pp.124 - 128  

김상철 (한국과학기술원 전자전산학부) ,  박광현 (광운대학교 정보제어공학과) ,  변증남 (한국과학기술원 전자전산학부)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

어휘 중의성 해소는 다양한 분야에서 중요한 위치를 차지하고 있는 자연어처리 관련 문제이다. 본 논문에서는 어휘 중의성 해소의 실제 응용과 관련하여 문헌 내에 여러 개의 중의어가 존재할 때의 중의성 해소 문제를 다룬다. 기존의 연구에서는 다루지 않았던 다수의 중의어가 존재할 때의 중의성 해소 문제에 대하여 고찰한 후, 중의어 간의 연관성을 이용한 중의성 해소 개념을 제시한다. 또한 이를 이용한 구체적인 해소 방안 제안 및 본 연구의 한국어-한국수화 번역 시스템에의 응용 예를 소개한다. 결론 및 향후 과제에서는 본 논문에서 언급된 방법의 향후 개선 방안에 관하여 언급한다.

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

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

문제 정의

  • 본 논문에서는 이와 관련하여 다수의 중의어를 포함한 문서 단위가 중의성 해소의 대상이 되는 경우에 중의어 간의 관계를 고려한 중의성 해소 문제를 다루고 있다. 즉, 다수의 중의어가 존재하는 경우 중의어 간의 상호 관계가 중의성 해소의 성능에 영향을 미칠 수 있음을 고려하여, 이러한 문제를 체계적으로 정리하고 구체적으로 문제화하여 가능한 해결 방안을 제안한다.
  • 즉, 다수의 중의어가 존재하는 경우 중의어 간의 상호 관계가 중의성 해소의 성능에 영향을 미칠 수 있음을 고려하여, 이러한 문제를 체계적으로 정리하고 구체적으로 문제화하여 가능한 해결 방안을 제안한다. 또한 본연구의 구체적인 시스템 응용 예를 소개하고, 결론 및 향후 과제에서는 본 논문에서 언급된 방법의 특성을 논의하며 향후 개선 방안에 관하여 언급한다.
  • 이제 2.2절의 내용을 보다 구체화시켜 실제로 중의성 해소 과정에서 중의어 간의 상호 관계가 어떤 형태로 이용될 수 있는지를 논의한다.
  • 본 절에서는 앞서의 논의를 토대로 중의성 해소 순서 및 중의어의 의미 가정 여부를 고려한 중의성 해소 방안을 제시한다.
  • 본 논문에서는 이제까지 다수의 중의어에 대한 중의성 해소 문제를 고찰하였다. 이와 관련하여 여러 개의 중의어가 대상 문서의 구분 내에 존재하는 경우 중의어 간의 상호 관계를 고려한 중의성 해소 방법을 제안하였다.
  • 이와 관련하여 여러 개의 중의어가 대상 문서의 구분 내에 존재하는 경우 중의어 간의 상호 관계를 고려한 중의성 해소 방법을 제안하였다. 특히 본 논문은 다수의 중의어가 존재하는 경우의 중의성 해소 순서 및 의미 가정 여부에 관한 내용을 구체적으로 문제화하여 향후 연구의 주제를 제안한 것에 의의가 있다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
중의어 간 상호 관계로부터 얻을 수 있는 정보는 구체적으로 어떠한가? 먼저 하나의 중의어의 의미를 확정하게 되면 그 중의어의 확정된 의미가 다른 중의어의 중의성 해소를 위한 단서가 될 수 있다. 이때 어떤 중의어의 중의성을 먼저 해소하는지에 따라 이후의 중의성 과정에서 이를 유용하게 이용할 수 있을지의 여부가 결정된다. 가령 특정 중의어의 경우 그 중의성 해소의 난이도는 높으나 다른 중의어와 큰 관련이 없을 수도 있으며 이 경우 이 중의 어의 중의성을 먼저 해소하는 것은 그 자체로 부정확할 수 있으며 또한 다른 중의어의 중의성 해소에도 도움이 되지 않는다. 반대로 어떤 중의어의 경우 그 용례가 특정 의미에 대부분 한정되어 있을 뿐만 아니라 다른 중의 어들과 밀접한 연관이 있을 수 있으며 이때는 이 중의어의 중의성을 먼저 해소하는 것이 유리한 선택이 된다.
어휘 중의성 해소는 어떤 분야에서 이용되는가? 어휘 중의성 해소는 전산 언어학의 핵심적인 연구 문제 중 하나로 문장 내에 존재하는 중의성을 갖는 단어가 어떤 의미로 사용되었는지 다양한 언어 정보원을 이용하여 파악하는 과정을 말한다[1]. 어휘 중의성 해소는 기계 번역, 인터넷 검색 등 전산 관련 분야 및 생물 정보학 등 다양한 응용 분야에서 활발하게 이용되고 있다 [2][3].
어휘 중의성 해소는 무엇인가? 어휘 중의성 해소는 전산 언어학의 핵심적인 연구 문제 중 하나로 문장 내에 존재하는 중의성을 갖는 단어가 어떤 의미로 사용되었는지 다양한 언어 정보원을 이용하여 파악하는 과정을 말한다[1]. 어휘 중의성 해소는 기계 번역, 인터넷 검색 등 전산 관련 분야 및 생물 정보학 등 다양한 응용 분야에서 활발하게 이용되고 있다 [2][3].
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

관련 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로