• Title, Summary, Keyword: 복합명사

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A Compound Term Retrieval Model Using Statistical Noun-Pattern Categorization (통계적 명사패턴 분류를 이용한 복합명사 검색 모델)

  • Park, Young-C.;Choi, Key-Sun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • pp.21-31
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    • 1996
  • 복합명사는 한국어에서 가장 빈번하게 나타나는 색인어의 한 형태로서, 영어권 중심의 정보검색 모델로는 다루기가 어려운 언어 현상의 하나이다. 복합명사는 2개 이상의 단일어들의 조합으로 이루어져 있고, 그 형태 또한 여러 가지로 나타나기 때문에 색인과 검색의 큰 문제로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 복합명사의 어휘적 정보를 단위명사들의 통계적 행태(statistical behavior)에 기반 하여 자동 획득하고, 이러한 어휘적 정보를 검색에 적용하는 모텔을 제시하고자 한다. 본 방법은 색인시의 복합명사 인식의 어려움과 검색시의 형태의 다양성을 극복하는 모델로서 한국어를 포함한 동양권의 언어적 특징을 고려한 모델이다.

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The evaluation of statistic processing on korean compound nouns (복합명사의 통계적 처리에 대한 평가)

  • Nam, Se-Jin;Lee, Ji-Yun;Shin, Dong-Wook;Chae, Mi-Ok
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • pp.36-41
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    • 1996
  • 한글을 대상으로 하는 검색 시스템의 강우 문서의 대부분을 차지하는 복합명사는 원칙적으로 단어와 단어 사이를 띄어 써야 하지만 붙여쓰기 또한 허용하므로 정보 검색 시스템에서는 이를 고려하여야 한다. 본 논문에서는 MIDAS/IR 정보검색 시스템에서 통계적인 정보를 이용하여 복합명사를 처리하는 방법을 구현하고 이를 실험을 통하여 평가하고자 한다. MIDAS/IR은 크게 복합명사의 통계적인 정보를 이용하는 색인 부분과 확장 불리한 모델 및 벡터 공간 모델을 제공하는 검색 부분으로 이루어져 있다. 색인기에서는 복합명사를 처리할 뿐 아니라 고유명사와 같이 사전에 등록되지 않은 명사를 처리하는 작업을 하게 되며 검색 부분은 클래스 라이브러리로 구현되어 있어 임의의 검색 모델도 쉽게 추가 될 수 있도록 설계하였다. 본 연구에서는 KTSET을 이용하여 불리한 모델 및 벡타 공간 모델에서의 성능을 실험을 통하여 평가하였으며, n-그램을 사용한 시스템과 비교 분석하였다.

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Effects of word frequency and semantic transparency on decomposition processes of compound nouns (사용빈도와 의미투명도가 복합명사의 분리처리에 미치는 효과)

  • Lee, Tae-Yeon
    • Korean Journal of Cognitive Science
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    • v.18 no.4
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    • pp.371-398
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    • 2007
  • This study examined effects of word frequency and semantic transparency on decomposition processes of compound nouns by semantic priming task and repetition priming task. In Experiment 1, it was investigated that decomposition process depended on word frequency of compound noun. Semantic priming effects were found In the compound noun's associate rendition consistently, and repetition priming effects were found in the whole rendition as well as in the part condition irrespective of word frequency and SOA. These results implied that compound noun was processed through decomposition process path and direct access path. In Experiment 2, Effects of semantic transparency on decomposition processes of compound nouns were examined. Semantic priming effects were found when compound nouns' associates were presented as primes irrespective of semantic transparency and SOA, and results were the same as experiment 1b in repetition priming task. Results of experiment 1 and 2 implies that compound nouns are interpreted by interactive activation processes of attributes activated by decomposition path and direct access path.

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Integrated Indexing Method using Compound Noun Segmentation and Noun Phrase Synthesis (복합명사 분할과 명사구 합성을 이용한 통합 색인 기법)

  • Won, Hyung-Suk;Park, Mi-Hwa;Lee, Geun-Bae
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.27 no.1
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    • pp.84-95
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    • 2000
  • In this paper, we propose an integrated indexing method with compound noun segmentation and noun phrase synthesis. Statistical information is used in the compound noun segmentation and natural language processing techniques are carefully utilized in the noun phrase synthesis. Firstly, we choose index terms from simple words through morphological analysis and part-of-speech tagging results. Secondly, noun phrases are automatically synthesized from the syntactic analysis results. If syntactic analysis fails, only morphological analysis and tagging results are applied. Thirdly, we select compound nouns from the tagging results and then segment and re-synthesize them using statistical information. In this way, segmented and synthesized terms are used together as index terms to supplement the single terms. We demonstrate the effectiveness of the proposed integrated indexing method for Korean compound noun processing using KTSET2.0 and KRIST SET which are a standard test collection for Korean information retrieval.

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A Korean Compound Noun Analysis Method for Effective Indexing (효율적인 색인어 추출을 위한 복합명사 분석 방법)

  • Jang, Dong-Hyun;Myaeng, Sung-Hyun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • pp.32-35
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    • 1996
  • 정보 검색 기술은 적용 분야, 질의어, 데이터가 달라질 경우, 결과 또한 달라질 수 있음을 최근의 연구 결과로부터 알 수 있다. 사용되는 언어에 따라서도 고유한 문제가 제기될 수 있는데, 특히 한국어의 경우 복합명사는 명사끼리의 조합이 자유롭고 길이에 제한이 없기 때문에 이를 단위 명사로 분할하는 작업이 어렵다. 또한 영어와는 달리 복합명사가 문서 내에서 많은 부분을 차지하며 문서의 내용을 대표하는 경우가 많이 있기 때문에, 정보 검색 기술을 한국어에 적용하기 위해서는 수정, 보완하는 노력이 필요하다. 본 연구에서는 어휘에 관한 사전 및 코퍼스 정보를 트라이(trie)에 저장한 후 어휘들간의 공통 부분에 더미 노드(dummy node)를 삽입하여 복합명사를 단위 명사로 분할하는 기법을 제시하였다.

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Homonym Disambiguation using Sense-Tagged Compound Noun Dictionary (복합명사 의미사전을 이용한 동음이의어 중의성 해소)

  • Hur Jeong;Jang Myung-Gil
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.538-540
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    • 2005
  • 본 논문에서는 평균 상호정보량에 기반하고 복합명사 의미사전을 이용한 동음이의어 중의성 해소 기술에 대해서 소개한다. 평균 상호정보량을 이용한 방법은 사전의 뜻풀이를 이용하는 기존 방법의 자료부족문제를 완화시킨다. 복합명사 의미사전은 복합명사를 구성하는 단일영사들의 의미제약 관계를 이용하여 구축된다. 기 구축된 복합명사 의미사전은 어휘 의미 중의성의 정확률을 향상시키고, 연산 시간을 줄여 시스템의 효율성을 극대화시킨다. 평균 상호정보량을 이용한 실험에서는 $62.04\%$의 정확률로 LESK의 방법에 비해 $6.06\%$의 향상이 있었고, 복합명사 의미사전을 이용하였을 때는 $68.13\%$의 정확률로 $12.76\%$의 정확률 향상이 있었다.

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Restoring Functional Word and Noun-Verb Syntactic Relations for Korean Compound Noun Analysis (단위 명사간 보-술 관계를 이용한 한국어 복합 명사의 문장 복원)

  • Yang, Seong-Il;Kim, Young-Kil;Seo, Young-Ae;Park, Eun-Jin;Ra, Dong-Yul
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.694-695
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    • 2007
  • 한국어 문장의 구성은 명사, 동사와 같은 내용어와 조사, 어미와 같은 기능어로 크게 나눌 수있다. 문장의 핵심적인 의미 전달은 내용어에 의해 이루어지며, 한국어 명사구의 경우 잦은 기능어의 생략으로 명사 나열에 의한 복합 명사가 발생된다. 이렇게 발생되는 복합 명사를 구성하는 단위 명사들은 일부 문장 성분을 생략시켜 발생된 것으로, 생략 성분의 복원에 의해 본래의 문장 형태를 추정할 수 있다. 한국어 복합 명사의 경우, 생략되는 문장 성분은 대부분 접사, 조사와 같은 기능어로 국한되며, 기능어의 복원은 단위 명사 간의 격 관계와 의미 관계를 분석하여 이루어질 수 있다. 본 논문에서는 단위 명사간의 보-술 관계를 이용하여 복합 명사를 구성하는 단위 명사 간의 의존 관계를 추정하고, 추정된 의존 관계에 의해 생략된 격조사와 용언화 접사를 복원하는 방법을 제안한다. 구조 분석에서 사용되는 의미 격틀에 의해 결정되는 격 관계는 격조사와 용언화 접사의 복원을 결정하며, 올바른 본래의 문장 표현 복원을 위해 관형격 조사와 관형격 어미를 비롯한 특별한 형태의 복원은 통계 정보와 휴리스틱 규칙으로 결정한다.

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Performance Improvement of Korean Indicative Summarizer (공기정보를 이용한 한국어 요약 시스템의 성능개선)

  • 박호진;김준홍;김재훈
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.349-351
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    • 2001
  • 본 논문은 공기정보를 이용하여 한국어 추출요약 시스템의 성능을 개선한다. 여기서 공기정보는 복합명사와 구문관계를 말하며, 복합명사는 인접한 명사들 사이의 공기관계이고, 구문관계는 인접한 명사와 동사 사이의 공기관계를 말한다. 본 논문에서는 공기관계는 t test를 이용하였다. 공기정보를 이용한 시스템은 기존의 시스템보다 좋은 성능을 보였으나, 커다란 성능 향상을 가져오지 못했다. 복합명사는 거의 모든 환경에서 좋은 결과를 가져왔으나, 구문관계는 그렇지 못했다. 앞으로 공기정보의 추출방법을 좀더 개선한다면 좀더 좋은 성능을 기대할 수 있을 것이다.

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Improvement of retrieval system and generation of compound noun using word weight method (단어 가중치 값을 이용한 복합명사 제한적 확장 및 검색 성능 개선)

  • Kim, Hyun-Jin;Lee, Chung-Hee;Hur, Jeong;Jang, Myeong-Gil
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.603-606
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    • 2002
  • 자동색인이나 정보검색 엔진에서는 효율적인 색인어 추출이 주요한 요인으로 작용한다. 특히 색인 집합의 많은 부분을 차지하는 복합명사의 경우에는 색인과 검색 두 분야 모두에 큰 문제로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 복합명사를 이루는 단일 단어 중에 단어 가중치가 높은 것을 중심으로 복합명사를 확장하는 방식을 이용하여, 색인어를 추출하여, 복합명사가 제한적으로 확장되는 효과를 보여 주며, 검색에서는 질의문에 나타나는 명사들에 이러한 가중치 값을 적용하여 검색에 효과를 높여 주는 방식을 제안한다.

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A Reverse Segmentation Algorithm of Compound Nouns Using Affix Information and Preference Pattern (접사정보 및 선호패턴을 이용한 복합명사의 역방향 분해 알고리즘)

  • Ryu, Bang;Baek, Hyun-Chul;Kim, Sang-Bok
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.7 no.3
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    • pp.418-426
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    • 2004
  • This paper suggests a reverse segmentation Algorithm using affix information and some preference pattern information of Korean compound nouns. The structure of Korean compound nouns are mostly derived from the Chinese characters and it includes some preference patterns, which are going to be utilized as a segmentation rule in this paper. To evaluate the accuracy of the proposed algorithm, an experiment was performed with 36061 compound nouns. The experiment resulted in getting 99.3% of correct segmentation and showed excellent satisfactory result from the comparative experimentation with other algorithm, especially most of the four or five-syllable compound nouns were successfully segmented without fail.

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