명사열의 의미해석은 명사들 사이의 의미적인 관계를 찾는 것으로, 한국어에서 명사열의 출현은 보편적인 현상이며, 그 생성 또한 비교적 자유롭다. 본 논문에서는 기계가독형사전과 코퍼스로부터 명사 사이의 <목적>, <물건-재료>, <원인>등과 같은 의미관계 정보를 자동으로 추출한다. 추출한 의미관계정보에 기반하여 의미망을 구축하고. 의미 정보와 서술성 명사의 하위 범주 정보를 이용하여 명사열을 해석하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 명사열의의미 해석 대상을 한국어 명사열의 대부분의 차지하는 수싲 명사+핵심명사 형태로 한정하였다. 기계가독형사전과 코퍼스로부터 추출한 의미정보와 하위 범주를 이용한 명사열의미 해석은 기존의 기계가독형사전 기반 의미 해석보다 정확률 +40.30%,적용률+12.73%의 성능 향상을 나나태었다.
The interpretation of noun sequence is to find semantic relation between the nouns in noun sequence. To interpret noun sequence, semantic knowledge about words and relation between words is required. In this thesis, we propose a method to interpret a semantic relation between nouns in noun sequence. We extract semantic information from an machine readable dictionary (MRD) and corpus using regular expressions. Based on the extracted information, semantic relation of noun sequence is interpreted. And. we use verb subcategorization information together with the semantic information from an MRD and corpus. Previous researches use semantic knowledge extracted only from an MRD but our method uses an MRD. corpus. and subcategorizaton information to interpret noun sequences. Experimental result shows that our method improves the accuracy rate by +40.30% and the coverage rate by + 12.73% better than previous researches.
