An Experimental Study on an Effective Word Sense Disambiguation Model Based on Automatic Sense Tagging Using Dictionary Information
Yong-Gu Lee, Young-Mee Chung · Journal of the Korean Society for information Management · 2007
이 연구에서는 수작업 태깅없이 기계가독형 사전을 이용하여 자동으로 의미를 태깅한 후 학습데이터로 구축한 분류기에 대해 의미를 분류하는 단어 중의성 해소 모형을 제시하였다. 자동 태깅을 위해 사전 추출 정보 기반 방법과 연어 공기 기반 방법을 적용하였다. 실험 결과, 자동 태깅에서는 복수 자질 축소를 적용한 사전 추출 정보 기반 방법이 70.06%의 태깅 정확도를 보여 연어 공기 기반 방법의 56.33% 보다 24.37% 향상된 성능을 가져왔다. 사전 추출 정보 기반 방법을 이용한 분류기의 분류 정학도는 68.11%로서 연어 공기 기반 방법의 62.09% 보다 9.7% 향상된 성능을 보였다. 또한 두 자동 태깅 방법을 결합한 결과 태깅 정확도는 76.09%, 분류 정확도는 76.16%로 나타났다.