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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1997년도 봄 학술발표논문집 제24권 제1호(B)
발행연도
1997.4
수록면
471 - 474 (4page)

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유사한 개념을 갖는 단어들이 서로 묶여 있는 시소러스는 자연어 처리 전반에 걸쳐 사용되는 중요한 지식원이다. 본 논문에서는 말뭉치에서 나타나는 서술어-논항 구조를 이용해 자동적으로 명사를 분류함으로써 이와 같은 지식원을 구축하는 예를 보인다. 명사의 속성은 부분 파서를 이용해 말뭉치에서 자동적으로 추출된 서술어-목적어 관계를 이용하여 표현되며 명사간의 유사도는 COS 척도(두 명사 벡터가 이루는 각도의 COS 값)로 계산된다. 일반적으로 유사 척도는 이행성(transitivity)을 만족하지 않는 특징이 있다. 본 논문에서는 먼저 반사성(reflexivity)과 대칭성(symmetry)을 만족하는 COS 척도를 1차 퍼지 관계로 하여, 분류하고자 하는 명사 집합에 정의한다. 퍼지 관계의 합성을 이용해 이 1차 퍼지 관계의 이행적 폐쇄(transitive closure)를 계산함으로써 주어진 명사 집합에 대한 유사 관계를 구축한다. 실험은 한국어 명사 80개를 대상으로 하였으며 결과는 의미적으로 유사한 단어끼리 묶였다기보다 문법 관계를 반영하는 분류가 되었다.

목차

요약

1. 서론

2. 관련 연구

3. 유사 관계의 구축

4. 실험결과

5. 결론

6. 향후 연구 계획

참고문헌

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