국소 문맥과 공기 정보를 이용한 비교사 학습 방식의 명사 의미 중의성 해소

Q: 이 논문에서 정의한 국소 문맥이란 무엇인가?

국소 문맥은 문장 내에서 명사와 다른 단어 사이의 의존 관계뿐만 아니라 명사들의 대등관계, 명사 연어, 명사-의존 명사, 명사-접미사 관계를 포함하는 구문 관계로 정의된다. 이는 대상 단어의 의미 중의성을 해소하는 데 활용되는 주변 단어들의 정보를 의미한다. 한 단어는 문장 내에서 다중의 국소 문맥을 가질 수 있다.

Q: 비교사 학습 방식의 명사 의미 중의성 해소에서 국소 문맥과 공기 정보는 어떤 역할을 하는가?

연구 결과, 국소 문맥은 대상 명사의 의미를 결정하기 위해 동일한 국소 문맥을 갖는 다른 단어들을 단서로 활용하여 학습 자료의 활용도를 높인다. 공기 정보는 그 자체로 적용률이 낮지만, 국소 문맥과 함께 사용될 때 국소 문맥을 보완하여 의미 중의성 해소의 정확도를 크게 향상시키는 역할을 한다.

이승우; 이근배

자료유형: 학술저널

저자정보: 이승우 이근배

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제27권 제7호

발행연도: 2000.7

수록면: 769 - 783 (15page)

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본 논문에서는 한국어 명사의 중의성 해소를 위해, 원시 말뭉치로부터 얻을 수 있는 지식원으로서 국소문맥을 정의하고 추출하는 방법을 제시한다. 동일한 국소 문맥을 갖는 서로 다른 명사는 그 의미가 유사하다는 직관을 바탕으로 대상 명사의 중의성 해소를 위해 대상명사를 포함하는 국소문맥과 동일한 국소문맥을 갖는 단어를 단서로 사용함으로써 학습 자료의 활용도를 높일 수 있고 빈도수가 적은 단어의 의미 중의성도 해결할 수 있으며, 용언의 확장을 통해 자료 부족 현상을 줄일 수 있다.
대상 명사는 동일한 국소문맥에 의한 단서들과의 최대 유사도 계산을 통해 그 의미가 결정된다. 두 단어간의 유사도는 WordNet으로부터 차용한 의미 계층 구조에서 두 단어가 가지는 개념 사이의 거리에 의해 계산된다. 최대 유사도를 계산하는 과정에서는 단서들의 중의성을 점차 줄여 나감으로써 유사도 계산의 속도를 향상시킬 수 있다. 대상 명사가 둘 이상의 국소문맥을 가질 때에는 각 국소문맥의 종류에 따른 가중치를 부여하여 국소문맥의 종류에 따른 의미제약의 차이를 구현하였다. 또 하나의 지식원으로서 사전 정의와 예문으로부터 공기정보를 얻고, 이를 국소문맥을 보완하기 위한 지식으로 사용하여 최선의 의미를 선택할 수 있도록 하였다.
실험을 통해, 제안하는 방법은 국소 문맥의 적용률이 높고, 공기 정보는 국소 문맥과 상호 보완적으로 사용되어 정확도를 높일 수 있음을 보였다. 본 방법을 실험한 결과, 사용된 단어의 의미 중의성이 크면서도, 기존의 의미 부착 말뭉치를 이용한 교사 학습 방식의 성능보다도 높은 정확도(89.8%)를 얻을 수 있었다.

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