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한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제16권 제11호
발행연도
2015.11
수록면
7,718 - 7,728 (11page)

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단어 사이의 의미적 유사성은 많은 분야에 적용 될 수 있다. 예를 들면 컴퓨터 언어학, 인공지능, 정보처리 분야이다. 본 논문에서 우리는 단어 사이의 의미적 유사성을 측정하는 문서 내의 단어 가중치 적용 방법을 제시한다. 이 방법은 워드넷 의 간선의 거리와 깊이를 고려한다. 그리고 문서 내의 정보를 기반으로 단어 사이의 의미적 유사성을 구한다. 문서 내의 정보는 단어의 빈도수와 단어의 의미 빈도수를 사용한다. 문서 내에서 단어 마다 단어 빈도수와 의미 빈도수를 통해 각 단어 의 가중치를 구한다. 본 방법은 단어 사이의 거리, 깊이, 그리고 문서 내의 단어 가중치 3가지를 혼합한 유사도 측정 방법이 다. 실험을 통하여 기존의 다른 방법과 성능을 비교하였다. 그 결과 기존 방법에 대비하여 성능의 향상을 가져왔다. 이를 통해 문서 내에서 단어의 가중치를 문서 마다 구할 수 있다. 단순한 최단거리 기반의 방법들과 깊이를 고려한 기존의 방법들 은, 정보에 대한 특성을 제대로 표현하지 못했거나 다른 정보를 제대로 융합하지 못했다. 본 논문에서는 최단거리와 깊이 그리고 문서 내에서 단어의 정보량까지 고려하였고, 성능의 개선을 보였다.
#Corpus statistics #Semantic similarity #WordNet #Information content #Lexical database

목차

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[학술지(정기간행물)] - Yuhua Li / 2003 / an approach for measuring semantic similarity between words using multiple information sources / IEEE Trans. Knowl. DataEng 15 (4) : 871 ~ 882 Crossref [학술대회논문] - Wu / 1994 / Verb semantics and lexical selection / Proceedings of the 32nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics : 133 ~ 138 google schola [학술지(정기간행물)] - G.A. Miller / 1995 / wordnet: a lexical database for English / Comm. ACM 38 (11) : 39 ~ 41 Crossref [단행본] - C.Leacock / 1998 / WordNet: An Electronic Lexical Database / The MIT Press : 265 ~ 283 google schola [학술대회논문] - P. Resnik / 1995 / Using information content to evaluate semantic similarity / Proc. 14th Int’l Joint Conf. Artificial Intelligence google schola

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