Abstract
This paper suggests the semantic understanding of vocabulary and how to resolve polysemy in order to create intelligent and smart information environment. We defined sentence patterns for the semantic analysis of Korean language vocabulary, and built Verb-OntoNet, a sentence pattern dictionary centering on Korean language predicatives utilized under constraints for semantic understanding of lexical situations. For the design of Verb-OntoNet in this study, we defined semantic roles according to surface particle constraining the complement constituent of predicatives and its corresponding representative particle constraining the semantic role of nouns. Then, using representative particles and their semantic roles, we defined sentence patterns representing the meanings of Korean language predicatives and used them as standards for building a general-purpose Korean sentence pattern dictionary.
본 논문에서는 자연언어에 대한 어휘의 의미를 파악하기 위하여, 어휘의 중의성에 대한 문제를 해결하는 것은 중요한 일이다. 한국어 어휘는 용언과 어휘들이 의미적 역할에 따라 결합되는 특성을 보여준다. 그래서 한국어 어휘의 의미 분석을 위하여 문형 패턴을 정하고, 어휘의 상황을 의미 파악하기 위한 제약 조건으로 활용하였다. 입력문으로 부터 용언(동사, 형용사)과 의존되는 표층 조사 성분을 파악하고 구문 매칭을 수행한 후, 명사와 의미 매칭을 이루도록 설계를 한 의미추론제약 알고리즘을 이용하여 용언의 보어 성분을 제약하는 대표 조사들에 대한 문형 패턴이 정의된 Verb-OntoNet사전을 구축하여 중의성문제에 대한 효율성을 검증하였다.