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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(B) 정보과학회논문지(B) 제25권 제3호
발행연도
1998.3
수록면
585 - 595 (11page)

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국어 사전의 의미 기술 문장에서 각 명사 의미에 대한 속성을 자동으로 추출하여 의미를 클러스터링 하는 새로운 방법을 제안한다. 사전의 의미 기술 문장들로부터 의미들간의 연관 관계를 나타내는 의미 참조 네트워크를 구축한다. 의미 참조 네트워크로부터 의미 속성을 추출하고, 속성값은 단어 의미들간의 유사도를 기반으로 정의된 퍼지 릴레이션을 이용하여 계산된다. 속성 정보를 의미 기술 문장들로부터 추출함으로써 말뭉치 기반의 자연어 처리 시스템이 가지는 자료 희귀성 문제를 극복할 수 있다. 각 명사 의미는 속성-속성값 쌍의 순서 집합으로 정의되고 속성 공간에서 한 벡터 형태로 표현된다. 최적의 클러스터링 결과를 찾기 위해서 명사 의미들의 모든 가능한 부류 집합을 조사하고, 그 결과가 얼마나 좋은 클러스터링인지를 평가하여야 한다. 클러스터링 평가함수를 정의하고, 가능한 모든 부류 집합들 중에서 이 함수 값을 최대화시키는 부류 집합을 찾는다. N 개의 자료를 C 개의 부류로 분할하는 문제는 NP-complete이므로, 이 연구에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 최적의 클러스터링 결과를 산출한다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 문제 정의

3. 명사 의미의 속성 추출

4. 유전자 알고리즘을 이용한 명사 의미 클러스터링

5. 실험결과

6. 결론

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