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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오동석 (서강대학교) 강상우 (서강대학교) 서정연 (서강대학교)
저널정보
한국인지과학회 인지과학 인지과학 제27권 제1호
발행연도
2016.3
수록면
43 - 60 (18page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2016

Word2Vec을 이용한 반복적 접근 방식의 그래프 기반 단어 중의성 해소
오동석 ,  강상우 ,  서정연 인지과학 2016.03 학술저널
Word2Vec을 이용한 반복적 접근방식의 그래프 기반 단어 중의성 해소
오동석 컴퓨터공학과 2016.01 학위논문

초록· 키워드

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지식기반을 이용한 비지도 방법의 단어 중의성 해소 연구는 그래프 기반 단어 중의성 해소 방법에 중점을 두고 있다. 그래프 기반 방법은 중의성 단어와 문맥이나 문장에서 같이 등장한 단어들과 의미그래프를 구축하여 연결 관계를 보고 중의성을 해소한다. 하지만, 모든 중의성 단어를 가지고 의미 그래프를 구축하게 되면 불필요한 간선과 노드 정보가 추가되어 오류를 증가시킨다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하고자 반복적 접근 방식의 그래프 기반 단어 중의성 해소방식을 사용한다. 이 방식은 모든 중의성 단어들을 특정 기준에 의해서 단어를 매칭 하고 매칭 된 단어들을 반복적으로 그래프를 재구축하여 단어중의성을 해소한다. 본 연구에서는 Word2Vec을 이용하여 문맥이나 문장 내에 중의성 단어와 의미적으로 가장 유사한 단어끼리 매칭하고, 매칭 된 단어들을 순서대로 그래프를 재구축하여 중의성 단어의 의미를 결정하였다. 결과적으로 Word2Vec의 단어 벡터정보를 이용하여 이전에 연구 되었던 그래프 기반 방법과 반복적 접근 방식의 그래프 기반 방법보다 더 높은 성능을 보여준다.
#단어중의성해소 #그래프 기반 #Word2Vec #비지도 학습 #자연어처리 #Word Sense Disambiguation #Graph-based #Unsuperviesed Learning #NLP.

목차

서론
관련 연구
Word2Vec을 이용한 반복적 접근 방식의 그래프 기반 단어 중의성 해소 방법
실험 및 평가
결론
참고문헌
Abstract

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
Agirre, E. & Soroa, A. (2009). Personalizing pagerank for word sense disambiguation. Proceedings of EACL, 33-41. google schola Banerjee, S. & Pedersen, T. (2002). An Adapted Lesk Algorithm for Word Sense Disambiguation Using WordNet. Proceedings of the 3rd International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Proceeding, 136-145. google schola Brin, S. & Page, L. (1998) The Anatomy of a Large-scale Hypertextual Web Search Engine. Computer Networks and ISDN Systems, 107-117. google schola Florentina, V., Langlais, P. & Lapalme, G. (2004). Evaluating variants of the Lesk approach for disambiguation words. Proceedings of the Conference on Language Resources and Evaluation, 633-636. google schola Freeman, L. C. (1979). Centrality in Social Networks Conceptual Clarification. Social Networks, 1(3), 215-239. google schola

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