KCI등재
Firmennamenerkennung via Lokale Grammatiken
저자
이영수 (Ludwig-Maximilians-Universitaet Muenchen)
발행기관
학술지명
독어학(Dokohak(Zeitschrift der Koreanischen Gesellschaft fuer Deutsche Sprachwissenschaft))
권호사항
발행연도
2010
작성언어
German
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
145-176(32쪽)
KCI 피인용횟수
0
DOI식별코드
제공처
고유명사인식은 언어처리의 중요한 위치를 차지한다. 일반적인 어휘와 달리 고유명사는 사전에 등록되어 있지 않으며, 그 생산성도 제한되어 있지 않다. 또한 일반적인어휘도 고유명사로 이용될 수 있기 때문에 그 중의성을 제거하기 위해서도 고유명사인식은 일반적으로 언어처리시 통사분석에 선행한다. 따라서 효과적인 고유명사인식은언어처리의 효율성과 정확도를 높일 수 있다.
고유명사의 인식을 위해서는 흔히 고유명사사전이나 통계적 방법이 이용된다. 하지만, 완벽한 고유명사사전의 구축은 불가능하며, 또한 완벽한 사전을 이용한다 하더라도중의성의 문제를 해결하지 못하는 한계가 있다. 통계적 방법은 그 특성상 정확도가 높지 않으며, 또한 고유명사의 분류가 이루어지지 않는다는 단점이 있다.
최근 반통찰적 semi-supervised 방법을 이용하여 텍스트유형과 상관없이 고유명사의인식을 추구하기도 하지만, 고유명사의 인식은 일반적으로 제한된 텍스트유형을 바탕으로 이루어진다.
본 논문에서는 주식분석가들의 주식분석예측 텍스트를 바탕으로 분석대상의 회사이름을 인식하기 위하여 지역문법 Lokale Grammatik (부분문법 또는 부분그래프문법으로도 통용됨) 을 이용했다. 지역문법은 구조적인 통사분석과는 달리 문장을 단어의 연속성으로 파악하여 술어와 논항들의 의존성을 관찰한다. 또한, 이론중립적으로 철저히 말뭉치로부터 그 의존성을 추출해내는 귀납적인 방법을 선호한다. 구조적인 통사이론을 배재하고 단어의 연속성으로 문장을 파악하는 방법은 오토마타 Automaten로 구현될 수있는 장점이 있다. 지역문법의 오토마타는 LADL에서 개발된 Unitex로 구현되었다. 본논문은 Unitex를 이용하여 약 50여개의 오토마타를 구현하여 약 12,000 의 주식분석예측 텍스트에서 단문을 중심으로 술어와 논항의 의존성을 관찰하여 회사이름을 인식했다. 이와 같은 방법은 문맥중심의 고유명사인식과 상통하며, 문장을 중심으로 술어와논항의 의존성을 고려했으므로 다른 텍스트 유형에도 적용될 수 있을 것이다.
텍스트에서 인식된 회사이름은 회사이름의 사전구축에 이용될 수 있으며, 또한 다른유형의 정보를 함께 추출한다면, 개별적인 주식예측의 추이를 살펴볼 수 있을 것이다.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.48 | 0.48 | 0.39 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.33 | 0.26 | 0.752 | 0.1 |
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