의미역 결정
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1. 개요
의미역 결정은 문장 내 단어의 역할을 기계가 이해하도록 하는 기술이다. 찰스 J. 필모어가 1968년에 처음 아이디어를 제안했으며, 이후 프레임넷 프로젝트를 통해 체계적인 연구가 이루어졌다. 프레임넷을 기반으로 자동 의미역 결정 시스템이 개발되었고, 프로프뱅크 코퍼스가 훈련 데이터로 활용되었다. 의미역 결정은 자연어 처리 프로그램과 같이 단어의 사용 방식을 이해해야 하는 분야에 적용되며, 질의 응답, 정보 추출, 자동 요약, 텍스트 마이닝, 음성 인식 분야의 발전에 기여할 수 있다.
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단어 의미 중의성 해소(WSD)는 문맥 내 단어의 의미를 파악하는 계산 언어학 과제로, 다양한 접근 방식과 외부 지식 소스를 활용하여 연구되고 있으며, 다국어 및 교차 언어 WSD 등으로 발전하며 국제 경연 대회를 통해 평가된다.
| 의미역 결정 | |
|---|---|
| 개요 | |
| 분야 | 전산 언어학, 자연어 처리 |
| 목표 | 문장 내 단어의 의미적 역할 식별 |
| 관련 기술 | 구문 분석, 의미 분석, 기계 학습 |
| 상세 내용 | |
| 정의 | 문장 내에서 단어 또는 구(句)가 수행하는 의미적 역할을 식별하고 분류하는 자연어 처리 기술 |
| 역할 유형 | 행위자 (Agent) 대상 (Patient) 도구 (Instrument) 장소 (Location) 시간 (Time) |
| 예시 | "철수가 사과를 칼로 잘랐다"에서 "철수"는 행위자, "사과"는 대상, "칼"은 도구 |
| 활용 분야 | 정보 추출 기계 번역 질의 응답 시스템 텍스트 요약 |
| 접근 방식 | |
| 규칙 기반 접근 방식 | 언어 규칙 및 패턴을 사용하여 의미적 역할을 식별 |
| 통계 기반 접근 방식 | 기계 학습 모델을 사용하여 대규모 텍스트 데이터에서 의미적 역할을 학습 |
| 딥러닝 기반 접근 방식 | 신경망 모델을 사용하여 문맥 정보를 고려하여 의미적 역할을 식별 (최근 연구에서 높은 성능) |
| 도전 과제 | |
| 어휘 중의성 | 단어의 의미가 문맥에 따라 달라지는 경우 정확한 의미적 역할 식별의 어려움 |
| 구문 구조의 복잡성 | 복잡한 문장 구조에서 단어 간의 관계 파악의 어려움 |
| 데이터 부족 | 의미적 역할 레이블이 부착된 대규모 훈련 데이터 확보의 어려움 |
| 참고 자료 | |
| 참고 자료 | Laux, Michael (2019-01-13). "If you did not already know". SunJackson Blog. (중국어 간체) Daniel Jurafsky, James H. Martin (2017-08-28). "Chapter 22, ‘Semantic Role Labeling'". Speech and Language Processing, 3rd ed. draft. |
2. 역사
1968년, 찰스 J. 필모어가 의미역 결정에 대한 최초의 아이디어를 제안했다.[2] 그의 제안은 프레임넷 프로젝트로 이어졌다. 다니엘 길데아와 다니엘 주라프스키는 프레임넷을 기반으로 최초의 자동 의미역 결정 시스템을 개발했다. 프로프뱅크 코퍼스는 월스트리트 저널 텍스트의 펜 트리뱅크 코퍼스에 의미역 주석을 추가한 것이다. 많은 자동 의미역 결정 시스템은 프로프뱅크를 훈련 데이터 세트로 사용해 왔다.[3]
2. 1. 초기 연구
1968년, 찰스 J. 필모어는 의미역 결정에 대한 최초의 아이디어를 제안했다.[2] 그의 제안은 많은 술어와 그에 상응하는 역할을 체계적으로 설명하는 최초의 주요 전산 어휘집을 제작한 프레임넷 프로젝트로 이어졌다. 다니엘 길데아(로체스터 대학교 소속, 이전에는 캘리포니아 대학교 버클리 / 국제 전산 과학 연구소)와 다니엘 주라프스키(스탠퍼드 대학교 교수, 이전에는 콜로라도 대학교 및 UC 버클리 근무)는 프레임넷을 기반으로 한 최초의 자동 의미역 결정 시스템을 개발했다. 프로프뱅크 코퍼스는 월스트리트 저널 텍스트의 펜 트리뱅크 코퍼스에 수동으로 생성된 의미역 주석을 추가했다. 많은 자동 의미역 결정 시스템은 새로운 문장에 자동으로 주석을 다는 방법을 배우기 위해 프로프뱅크를 훈련 데이터 세트로 사용해 왔다.[3]2. 2. 자동 의미역 결정 시스템 개발
찰스 J. 필모어는 1968년에 의미역 결정에 대한 최초의 아이디어를 제안했다.[2] 그의 제안은 많은 술어와 그에 상응하는 역할을 체계적으로 설명하는 최초의 주요 전산 어휘집을 제작한 프레임넷 프로젝트로 이어졌다. 다니엘 길데아(현재 로체스터 대학교 소속, 이전에는 캘리포니아 대학교 버클리 / 국제 전산 과학 연구소)와 다니엘 주라프스키(현재 스탠퍼드 대학교에서 가르치고 있으며, 이전에는 콜로라도 대학교 및 UC 버클리에서 근무)는 프레임넷을 기반으로 최초의 자동 의미역 결정 시스템을 개발했다. 프로프뱅크 코퍼스는 월스트리트 저널 텍스트의 펜 트리뱅크 코퍼스에 수동으로 생성된 의미역 주석을 추가한 것이다. 많은 자동 의미역 결정 시스템은 새로운 문장에 자동으로 주석을 다는 방법을 배우기 위해 프로프뱅크를 훈련 데이터 세트로 사용해 왔다.[3]3. 활용
의미역 결정은 자연어 처리 등 여러 분야에 응용되어 발전을 이끌 수 있다.[5][6]
3. 1. 자연어 처리 분야 응용
의미역 결정은 주로 기계가 문장 내 단어의 역할을 이해하는 데 사용된다.[4] 이는 언어의 단어뿐만 아니라 다양한 문장에서 단어가 어떻게 사용될 수 있는지 이해해야 하는 자연어 처리 프로그램과 유사한 응용 프로그램에 도움이 된다.[5] 의미역 결정에 대한 더 나은 이해는 질의 응답, 정보 추출, 자동 요약, 텍스트 마이닝, 음성 인식 분야의 발전을 이끌 수 있다.[6]4. 과제
(주어진 원본 소스가 비어있으므로 내용을 작성할 수 없습니다.)
참조
[1]
웹사이트
If you did not already know
http://sunjackson.gi[...]
2019-01-13
[2]
논문
From the past into the present: From case frames to semantic frames
null
[3]
간행물
Automatic labeling of semantic roles
http://portal.acm.or[...]
Association for Computational Linguistics
2000
[4]
간행물
TDC: Typed Dependencies-Based Chunking Model
http://link.springer[...]
2017-08
[5]
간행물
Selectively Connected Self-Attentions for Semantic Role Labeling
2019
[6]
간행물
Automatic Labeling of Semantic Roles
https://www.cs.roche[...]
[7]
웹인용
Chapter 22, ‘Semantic Role Labeling'
https://web.stanford[...]
2017-11-28
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