의미 프레임과 유의어 클러스터를 이용한 한국어 의미역 인식 


43권  7호, pp. 773-780, 7월  2016


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  요약

기계학습 기반의 의미역 인식에서 어휘, 구문 정보가 자질로 주로 쓰이지만, 의미 정보를 분석하는 의미역 인식은 의미 정보 또한 매우 유용한 정보이다. 그러나, 기존 연구에서는 의미 정보를 활용할 수 있는 방법이 제한되어 있기 때문에, 소수의 연구만 진행되었다. 본 논문에서는 의미 정보를 활용하는 방안으로 동형이의어 수준의 의미 애매성 해소 기술, 고유 명사에 대한 개체명 인식 기술, 의미 정보에 기반한 필터링, 유의어 사전을 이용한 클러스터 및 기존 의미 프레임 정보 확장, 구문-의미 정보 연동 규칙, 필수 의미역 오류 보정 등을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 연구 대비 뉴스 도메인인 Korean Propbank 는 3.77, 위키피디아 문서 기반의 Exobrain GS 3.0 평가셋에서는 8.05의 성능 향상을 보였다.


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  논문 참조

[IEEE Style]

S. Lim, J. Lim, C. Lee, H. Kim, "Korean Semantic Role Labeling Using Semantic Frames and Synonym Clusters," Journal of KIISE, JOK, vol. 43, no. 7, pp. 773-780, 2016. DOI: .


[ACM Style]

Soojong Lim, Joon-Ho Lim, Chung-Hee Lee, and Hyun-Ki Kim. 2016. Korean Semantic Role Labeling Using Semantic Frames and Synonym Clusters. Journal of KIISE, JOK, 43, 7, (2016), 773-780. DOI: .


[KCI Style]

임수종, 임준호, 이충희, 김현기, "의미 프레임과 유의어 클러스터를 이용한 한국어 의미역 인식," 한국정보과학회 논문지, 제43권, 제7호, 773~780쪽, 2016. DOI: .


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