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세종전자사전 활용을 위한 자연어 생성적 접근 = 어휘문법적 미시 구조의 격자 형식화를 통해
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2016
작성언어
Korean
주제어
KDC
710
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KCI등재
자료형태
학술저널
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197-226(30쪽)
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1
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세종전자사전(이하 세종사전)은 한 어휘 항목이 형태 정보, 의미 정보, 통사 정보를 가지고 여러 어휘들의 관계가 기입된 통합 어휘부이며 여러 하위 범주 사전으로 구성된 대규모 지식 베이스이다. 세종사전은 다양한 응용을 지향한 산출물임에도 불구하고 사전의 내용에 대한 연구와 자연어 처리에서의 단방향 접근에 치우쳐 있다. 무엇보다 그 산출물을 재가공하여 활용하려는 노력이 드물다.
이 논문은 자연어 생성의 방향에서 접근하여 전산 어휘부로서 세종사전의 미시 구조를 살피고, 복잡한 미시 구조의 개별 어휘 항목을 문장생성 과정에 선택적으로 활용하기 위한 격자 형식화를 제안한다. 격자 형식화는 사전의 복잡한 기술 내용을 단순한 구조로 표현되게 하는 것이다. 이는 개별 어휘 항목이 아니라 여러 어휘 항목의 정보를 보게하고, 어휘부 정보를 자연어로 쉽게 구성하게 한다. 특히, 용언과 체언사전의 격자 형식화는 표현 구조를 쉽게 짜게 한다. 그리고 어미 사전의 격자 형식화는 표현 구조에서 표층 형태로 변환을 쉽게 한다.
우리는 통합 지식 베이스로서 세종사전의 활용을 위한 자연어 생성적 접근으로서 세종사전의 미시 구조를 살피고, 가능 표현 구조와 표층적인 어휘 형태의 생성을 위한 격자 형식화를 설계하였다. 또 이러한 과정을 통해 전산 어휘부로서의 개선점을 정리하였다.
Sejong Dictionary is a knowledgebase platform which consists of various kinds of subcategory dictionaries and also a huge synthetic lexicon with morphologica, semantic and syntatic information. Although Sejong dictionary was the product of the project which was oriented to various application uses, it has been approached by a few studies of NLP and there is scarcely an effort to manipulate and use it.
This paper approaches to Sejong dictionary from NLG study and investigates the microstructure of it and then set out to format the lattice structure as a design of information makeup for developing NLG. The lattice formating is to make from the complex structure into the simple structure. This makes us have the information of various lexical entries instead of that of individaul lexical item and also makes it easy to construct natural language expression from lexicon. For one, we show that the representing structure of predicate and argument can be easily composed on lattice formatting. In addition, we show that the surface expressions also can be easily converted from the representing structures on it. Furthermore, in the process of this examination, we figure out the improvements in the macro and micro structure of this dictionary for a computational feasibility.
In all, we approached to Sejong dictionary from NLG perspective. we have examined the micro structure and tried to design the lattice formatting for computationally generating. During these process we arrange the improvements for computational lexicon.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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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 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
1998-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.84 | 0.84 | 0.77 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.87 | 0.83 | 1.332 | 0.3 |
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