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초록·키워드
의미 관계 추출이란 말뭉치로부터 서로 간에 특정 의미 관계를 갖는 용어 쌍들을 획득해나가는 것을 말한다. 의미 관계 추출 방법론 중 일반적으로 많이 연구된 방법론은 is-a 및 part-of 관계를 패턴 기반으로 추출하는 것으로서, 기존의 패턴 기반 방법론은 한 문장만을 대상으로 패턴 및 용어 쌍을 추출하였기 때문에 다른 문장에 각각 나타나는 용어들에 대해서는 의미 관계를 추출할 수 없었다. 이러한 한계점은 이후에 용어를 공유하는 패턴 쌍을 활용하여 극복할 수 있었지만 해당 방법론은 공유하는 용어의 내용에 상관없이 의미 관계를 추출함으로써 다양한 공유 용어의 등장으로 인한 패턴 및 용어 쌍의 무분별한 신뢰도 증가와 높은 복잡도를 가져왔다. 본 논문은 용어를 공유하는 패턴 쌍을 이루는 각 패턴에 대한 통계치의 결합과 공유 용어에 대한 가중치 부여를 통해 보다 효과적이고 정확한 패턴 기반의 의미 관계 추출 방법론을 제안한다. 본 방법론은 기존 방법론보다 is-a 관계의 경우 11% 향상된 75.5%의 정확률을, part-of 관계의 경우 3.5% 향상된 85%의 정확률을 보였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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