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문제 정의
- 이러한 문제 때문에 단어가 포함되는 모든 클래스간의 거리의 평균값을 계산하게 되면, 거의 모든 단어간의 거리가 차별화되지 않는 경향이 있다. 따라서 본 연구에서는 근접한 상위 30%만을 계산대상으로 함으로써 단어간의 거리를 보다 차별화하고자 하였다. [그림 2]는 동사간의 유사도 추정 과정을 그림으로 간단히 표현한 것이다.
- 본 논문에서는 동사간의 의미 유사도를 추정하기 위해 논항과 함께 유사도를 추정하는 방법을 제안하였다.
가설 설정
- 말뭉치에서 술어역할을 하는 동사의 ‘ARG1’에 해당하는 명사들을 ‘코어넷 한국어 명사편’에서 클래스 번호들을 찾아, 그 거리를 계산하여 거리가 가까운 순서로 정렬한 뒤, 거리가 가까운 상위 30%의 평균을 동사의 의미 유사도라고 가정하였다.
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