[김기현의 자연어 처리 딥러닝 캠프] 5장. 유사성과 모호성 (개념) - (2) (2022/03/14)

[5.8.1. 래스크 알고리즘 - 시소러스 기반의 중의성 해소]

• 가정: 문장 내에 같이 등장하는 단어들은 공통 토픽을 공유한다..!
• 중의성을 갖는 각 단어에 대해 사전(ex. 워드넷 등)을 활용해 사전에서의 의미별 설명 사이의 유사도를 구하는(ex. 겹치는 단어의 개수를 카운팅 등) 알고리즘
• <장점> 워드넷과 같은 잘 분류된 사전이 있다면, 쉽고 빠르게 중의성 해소 문제 해결 가능
• <한계> 사전에 dependency

[5.9. 선택 선호도 (selectional preference)]

• 표제어 용어 ? (Headword (: 표제어 단어 자체) VS. Lemmatization (: 표제어를 문장에서 추출하는 일) 구분 )

• Lemmatization
  : have to find correct dictionary headword form

• 방법 1) 워드넷 기반의 선택 선호도

• 방법 2) 유사어휘를 통한 선택 선호도 평가

  • 유사어휘를 활용하여 선택 선호도를 잘 평가하는 방법을 더 자세히 알기 위한 논문 읽어보기
  • Improving the Use of Pseudo-Words for Evaluating Selectional Preferences, 2010
    (http://web.stanford.edu/~jurafsky/chambers-acl2010-pseudowords.pdf)

• 방법 3) 유사도 기반의 선택 선호도