워드넷

3. 데이터베이스 내용

워드넷은 명사, 동사, 형용사, 부사를 서로 구분하여 수록하는데, 이는 각 품사가 서로 다른 문법적 규칙을 따르기 때문이다.^[69] 2006년 기준으로, 데이터베이스에는 15만 단어가 11만 5천 개의 동의어 집합(synset)과 총 20만 7천 개의 단어-의미 쌍으로 구성되어 있으며, 압축된 형태의 용량은 약 12MB 정도이다.^[69] 전치사, 한정사 및 기타 기능어는 포함하지 않는다.

워드넷에서는 단어의 다의성 정도(polysemy count; 어구가 속하는 synset의 수)에 대한 정보도 포함되어 있는데, 어떤 단어가 여러 synset에 속하는 경우(여러 의미를 가지는 경우), 어떤 의미는 다른 의미보다 일반적으로 사용된다는 관계를 빈도 점수(frequency score)라는 수치로 나타낸다. 빈도 점수는 샘플 문서에서 단어가 특정 의미로 나타나는 빈도에 따라 계산된다.

데이터베이스와 함께 배포되는 형태소 분석 도구를 통해 단어로부터 어간이나 원형을 추정할 수 있다. 불규칙 형태는 목록에 저장되어 있으며, 예를 들어 "ate"를 검색하면 "eat"이 반환된다.

3. 1. 동의어 집합 (Synset)

• 명사
• * '''상위어'''(hypernym) : X가 Y의 한 종류이면 Y는 X의 상위어이다.
• * '''하위어'''(hyponym) : Y가 X의 한 종류이면 Y는 X의 하위어이다.
• * '''등위어'''(coordinate term) : X와 Y가 동일한 상위어를 가지고 있으면 Y는 X의 등위어이다.
• * '''전체어'''(holonym) : X가 Y의 부분이면 Y는 X의 전체어이다.
• * '''부분어'''(meronym) : Y가 X의 부분이면 Y는 X의 부분어이다.
• 동사
• * '''상위어'''(hypernym) : X라는 행동이 Y의 한 종류라면 동사 Y는 동사 X의 상위어이다. (움직이다는 여행하다의 상위어)
• * '''양태어'''(troponym) : Y라는 행동이 특정 상황에서 X를 하는 경우라면 동사 Y는 X의 양태어이다. (더듬다는 말하다의 양태어)
• * '''함의'''(entailment) : X를 할 때 반드시 Y를 하게 된다면 X는 Y를 함의하는 것이다.(코골이는 잠을 함의함)
• * '''등위어'''(coordinate terms)
• 형용사
• * '''관계있는 명사'''(related nouns)
• * '''동사의 분사'''(participle of verb)
• 부사
• * '''파생된 형용사'''(root adjectives)

3. 2. 의미적 관계

3. 2. 1. 명사

• '''상위어'''(hypernym): X가 Y의 한 종류이면 Y는 X의 상위어이다.
• '''하위어'''(hyponym): Y가 X의 한 종류이면 Y는 X의 하위어이다.
• '''등위어'''(coordinate term): X와 Y가 동일한 상위어를 가지고 있으면 Y는 X의 등위어이다.
• '''전체어'''(holonym): X가 Y의 부분이면 Y는 X의 전체어이다.
• '''부분어'''(meronym): Y가 X의 부분이면 Y는 X의 부분어이다.

3. 2. 2. 동사

• '''상위어'''(hypernym): X라는 행동이 Y의 한 종류라면 동사 Y는 동사 X의 상위어이다. (예: "이동"은 "여행"의 상위어)^[69]
• '''양태어'''(troponym): Y라는 행동이 특정 상황에서 X를 하는 경우라면 동사 Y는 X의 양태어이다. (예: "콧소리로 말하다"는 "말하다"의 양태어)^[69]
• '''함의'''(entailment): X를 할 때 반드시 Y를 하게 된다면 X는 Y를 함의하는 것이다. (예: "코를 골다"는 "잠자다"를 함의)^[69]
• '''등위어'''(coordinate terms): X와 Y가 동일한 상위어를 가지고 있으면 Y는 X의 등위어이다.^[69]

3. 2. 3. 형용사

• 관계있는 명사^[69]
• 동사의 분사^[69]

3. 2. 4. 부사

4. 지식 구조

명사와 동사는 모두 상위어 또는 ''IS A'' 관계에 의해 정의된 계층 구조로 구성된다. 최상위 수준에서 이러한 계층 구조는 명사에 대해 25개, 동사에 대해 15개의 초급 "트리"로 구성된다.^[6] 명사 계층 구조는 동사 계층 구조보다 훨씬 더 깊다.

예를 들어, ''개''라는 단어의 한 의미는 다음과 같은 상위어 계층 구조를 갖는다. 같은 수준의 단어는 유의어 집합 구성원을 나타낸다.

• 개, 집개, Canis familiaris
• * 개과 동물, 개과
• ** 육식 동물

5. 심리언어학적 측면

워드넷 프로젝트의 초기 목표는 1960년대 후반에 개발된 인간의 의미 기억 이론과 일치하는 어휘 데이터베이스를 구축하는 것이었다. 심리학적 실험에 따르면 화자는 개념에 대한 지식을 경제적이고 계층적인 방식으로 구성했다. 개념적 지식에 접근하는 데 필요한 검색 시간은 화자가 지식에 접근하기 위해 "횡단"해야 하는 계층의 수와 직접적인 관련이 있는 것으로 보였다. 따라서 화자는 카나리아가 명금이기 때문에 ''카나리아는 노래할 수 있다''는 것을 더 빨리 확인할 수 있었지만, ''카나리아는 날 수 있다''는 것을 확인하는 데는 (상위 수준에서 "새"라는 개념에 접근해야 하는 경우) 약간 더 많은 시간이 필요했고, ''카나리아는 피부를 가지고 있다''는 것을 확인하는 데는 (최대 "동물"까지 여러 하위어 수준을 거쳐 검색해야 함) 훨씬 더 많은 시간이 필요했다.^[7]

이러한 심리언어학 실험과 기본적인 이론은 비판을 받아왔지만, 워드넷의 일부 구성은 실험적 증거와 일치한다. 예를 들어, 명칭 실어증은 화자가 특정 의미 범주, 즉 워드넷 계층에서 단어를 생성하는 능력에 선택적으로 영향을 미친다. 반의어 형용사(워드넷의 덤벨 구조에서 중심이 되는 형용사)는 우연보다 훨씬 더 자주 함께 나타나는 것으로 밝혀졌으며, 이는 많은 언어에서 유지되는 사실로 밝혀졌다.

6. 한계점

워드넷은 다음과 같은 몇 가지 한계점을 가지고 있다.

• 개념 표현의 한계: 일부 의미 관계는 추상적인 개념보다 구체적인 개념에 더 적합하다.
• 어원 및 발음 정보 부재: 단어의 어원이나 발음에 대한 정보를 제공하지 않는다.
• 사용법 정보 부족: 단어 사용법에 대한 정보가 제한적이다.
• 전문 용어 부족: 일상적인 단어는 대부분 포함하지만, 특정 분야의 전문 용어는 많이 포함하지 않는다.
• 지나치게 세분화된 의미: 의미 구분이 지나치게 세밀하다는 비판이 있다.
• 비하적/공격적 단어 포함: 비하적이거나 공격적인 단어가 포함되어 있다.^[18] 이는 사전이나 유의어 사전 등 다른 어휘 자원에도 공통적으로 나타나는 문제이다.
• 데이터베이스 수정의 어려움: 데이터베이스가 편집용 파일과 별도 도구(grind)로 생성되어 직접 수정이 어렵다.
• 부정확한 개별 단어 정의: 비슷한 의미의 단어를 묶어 하나의 synset(유의어 집합)으로 정의하므로, 개별 단어의 정의가 항상 정확하지는 않다.

7. 응용 분야

워드넷은 단어 의미 중의성 해소, 정보 검색, 자동 텍스트 분류, 자동 텍스트 요약, 기계 번역 및 자동 십자말 풀이 생성 등 정보 시스템에서 다양한 목적으로 사용되어 왔다.

워드넷의 일반적인 사용 사례는 단어 간의 유사성을 결정하는 것이다. 워드넷의 그래프 구조에서 단어와 동의어 집합 간의 거리를 측정하는 것을 포함하여 다양한 알고리즘이 제안되었으며, 이는 동의어 집합 간의 간선 수를 세는 방식으로 이루어진다. 직관적으로 두 단어 또는 동의어 집합이 가까울수록 그 의미도 유사하다는 것이다. 워드넷 기반 단어 유사성 알고리즘의 일부는 WordNet::Similarity라는 펄 패키지^[21]와 파이썬 패키지인 NLTK에 구현되어 있다.^[22] 다른 더 정교한 워드넷 기반 유사성 기술에는 자바로 구현된 ADW가 있다.^[23] 워드넷은 다른 어휘들을 상호 연결하는 데에도 사용될 수 있다.^[24]

8. 관련 프로젝트 및 확장

글로벌 워드넷 협회(Global WordNet Association, GWA)는 전 세계 모든 언어의 워드넷을 논의, 공유 및 연결하기 위한 공공 및 비영리 단체이다.^[26] GWA는 여러 언어 워드넷 간의 표준화를 촉진하여, 다양한 언어에서 사용되는 단어의 의미(synset, 동의어 집합)를 일관되게 나타낼 수 있도록 돕는다.

다음은 GWA에서 관리하는 전 세계 워드넷 목록의 일부이다.^[27]

BalkaNet^[30]과 EuroWordNet^[33] 같은 프로젝트는 여러 유럽 언어(불가리아어, 체코어, 그리스어, 루마니아어, 터키어, 세르비아어 등)에 대한 워드넷을 제작하고 서로 연결했다. EuroWordNet은 자유롭게 사용할 수 없지만, Global Wordnet project(글로벌 워드넷 프로젝트)는 모든 언어에 대한 워드넷 제작 및 연결을 목표로 한다.^[34] 옥스퍼드 영어 사전(Oxford English Dictionary)의 출판사인 옥스퍼드 대학교 출판부(Oxford University Press)는 자체 온라인 경쟁 워드넷을 만들 계획을 발표하기도 했다.

이 외에도 다음과 같은 다양한 관련 프로젝트 및 확장이 존재한다.

• 바벨넷(BabelNet):^[51] 워드넷과 위키백과를 자동 매핑 알고리즘으로 통합하여 얻은 수백만 개의 개념을 가진 대규모 다국어 의미망이다.
• SUMO(SUMO):^[52] 모든 워드넷 동의어 집합과 SUMO(워드넷에 주어진 SUMO 용어에 대한 단어 의미가 포함된 경우 도메인 온톨로지 포함) 간의 완전한 수동 매핑을 제공한다.^[53]
• 오픈사이클(OpenCyc):^[54] 일상적인 상식 지식의 개방형 온톨로지 및 지식 베이스로, 워드넷 동의어 집합에 연결된 12,000개의 용어를 가지고 있다.
• DOLCE(DOLCE):^[55] WonderWeb Foundational Ontologies Library(WFOL)의 첫 번째 모듈로, 철학적 전통에서 영감을 얻은 엄격한 온톨로지 원칙에 따라 언어와 인지를 명확하게 지향하여 개발되었다. OntoWordNet^[56]은 워드넷의 상위 레벨과 DOLCE의 실험적 정렬 결과이다.
• DBpedia(DBpedia):^[57] 구조화된 정보 데이터베이스로, 워드넷에 연결되어 있다.
• 확장된 워드넷(eXtended WordNet):^[58] 텍사스 대학교 댈러스(University of Texas at Dallas)의 프로젝트로, 워드넷의 주석을 의미적으로 분석하여 지식 처리 시스템에서 활용 가능하게 한다. 워드넷과 유사한 라이선스로 자유롭게 이용할 수 있다.
• GCIDE: 퍼블릭 도메인인 1913년 웹스터 사전(Webster's Dictionary)을 일부 워드넷 정의 및 자원 봉사자가 제공한 자료와 결합하여 사전을 제작했다. GPL로 배포된다.
• 이미지넷(ImageNet): 워드넷 계층 구조(현재는 명사만 해당)에 따라 구성된 이미지 데이터베이스로, 각 노드는 수백만 개의 이미지로 묘사된다.^[59]
• SentiWordNet: 의견 마이닝 응용 프로그램을 지원하기 위한 자원으로, 모든 워드넷 3.0 동의어 집합에 긍정성, 부정성, 중립성 정도를 태깅하여 얻었다.^[63]
• 프레임넷(FrameNet): 워드넷과 유사점을 공유하고 참조하는 어휘 데이터베이스이다.
• 어휘 마크업 프레임워크(LMF): 워드넷을 포함한 어휘집 구축을 위한 공통 표준 프레임워크를 정의하기 위해 ISO/TC37 내에서 지정된 ISO 표준이다.

8. 1. 라이선스

• 바빌론^[65]
• 골든딕트(GoldenDict)^[66]
• 링고스^[67]
• [https://lexsemantic.com 렉스시맨틱(LexSemantic)]

참조

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