직관실험 및 코퍼스를 바탕으로 한 의미 중의성 해소 계산 모형 연구 : A Study on the Computational Model of Word Sense Disambiguation, based on Corpora and Experiments on Native Speaker's Intuition
A Study on the Computational Model of Word Sense Disambiguation, based on Corpora and Experiments on Native Speaker's Intuition
- 주제(키워드) Word Sense Disambiguation , Experiment , Native Speaker's Intuition , Logic Model , Probabilistic Model , Probabilistic Inference Model , Corpora , 의미 중의성 해소 , 언어 직관 실험 , 부울 논리 모형 , 최대우도추정치 모형 , 베이지안 확률 모형 , 코퍼스
- 발행기관 한국인지과학회
- 발행년도 2006
- 총서유형 Journal
- UCI G704-000526.2006.17.4.002
- KCI ID ART001037821
초록/요약
본 논문은 의미 중의성 해소에 대한 화자의 직관의 계산 모형에 대한 연구로, Harris (1964)의 ‘분포가설’에 근거하여 핵심어와 공기하는 어휘들에 대한 분포적 정규성을 포착하는 언어 직관의 계산 모형을 제안한다. 이를 위해 분포적 정규성에 대한 화자의 처리 계산 모형을 파악하기 위하여 심리언어학적 실험을 실시하고 그 결과를 분석한다. 계산 모형으로는 논리 모형, 확률 모형, 그리고 확률 추론 모형의 세 가지 모형이 설정되었다. 실험은 두 가지로 구성되었다. 첫 번째는 100만 어절 코퍼스에서 추출된 문장을 화자 직관으로 의미를 식별하는 실험이었다. 이 실험에서는 응답간 일치도가 98%로 나왔다. 두 번째 실험은, 제한된 환경에서 실험자의 반응을 관찰하기 위한 것으로, 분열문이라는 환경을 통해 핵심어와 공기어사이의 의미 관계를 살펴보았다. 또한 100만 어절 코퍼스에서 관찰된 수치와 실험에서 관찰된 관찰치사이의 상관성을 피어슨의 상관계수로 측정하였다. 그러한 측정 결과 실제 코퍼스에서 관찰되는 현상은 논리 모형과 상관성이 있었고, 제한된 환경에서 실시한 결과는 확률 모형과 상관성이 있었다. 이 실험결과는 논리 모형이 우선적으로 의미 분류에 관여하나, 만약 논리 모형이 적용되지 않을 경우 확률 모형이 관여함을 보여 준다. 아울러 의미 결정 모형의 관점에서는 논리 모형이 정확하게 직관모형을 예측할 수 있었고, 확률 추론 모형도 직관모형을 근사치에 가깝게 예측할 수 있었다.
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