[논문 리뷰] Related terms search based on WordNet / Wiktionary and its application in Ontology Matching

Andrew Krizhanovsky, Feiyu Lin|ArXiv.org|2009. 07. 13.

Natural Language Processing Techniques참고 문헌 22인용 수 14

한 줄 요약

이 논문은 어원적 유사도 측정을 위해 러시아어 위키사전을 사전 자료로 사용하는 방법을 제안하며, WordNet 기반 접근법과 비교한다. 오픈소스 위키사전 파서를 도입하여 관련 어휘를 추출하고 의미 거리를 계산하며, 러시아어 위키사전 기반 메트릭이 다양한 언어 간 어휘 유사도를 효과적으로 측정할 수 있음을 입증한다. 이는 353개의 영어 어휘 쌍으로 구성된 벤치마크에서 WordNet 수준의 성능을 보이며, 성능이 우수하다.

ABSTRACT

A set of ontology matching algorithms (for finding correspondences between concepts) is based on a thesaurus that provides the source data for the semantic distance calculations. In this wiki era, new resources may spring up and improve this kind of semantic search. In the paper a solution of this task based on Russian Wiktionary is compared to WordNet based algorithms. Metrics are estimated using the test collection, containing 353 English word pairs with a relatedness score assigned by human evaluators. The experiment shows that the proposed method is capable in principle of calculating a semantic distance between pair of words in any language presented in Russian Wiktionary. The calculation of Wiktionary based metric had required the development of the open-source Wiktionary parser software.

연구 동기 및 목표

• 러시아어 위키사전을 사전 자료로 사용하여 단어 간 의미 유사도를 계산하는 방법을 개발하는 것.
• 기존의 WordNet 기반 방법과 비교하여 러시아어 위키사전 기반 의미 거리 계산 성능을 평가하는 것.
• 러시아어 위키사전이 지원하는 언어의 모든 언어 조합에 대해 의미 유사도 계산을 가능하게 하는 것.
• 관련 어휘 및 의미 관계를 추출하기 위한 오픈소스 위키사전 파서를 개발하고 배포하는 것.
• 위키사전을 온톨로지 매칭에서 확장 가능하고 다국어 지원이 가능한 WordNet의 대체 자료로 사용할 수 있는지의 타당성과 효율성을 평가하는 것.

제안 방법

• 저자들은 러시아어 위키사전 항목에서 어휘적 및 의미적 관계를 추출하기 위해 맞춤형 오픈소스 위키사전 파서를 개발하였다.
• 파서는 위키사전 페이지에서 관련 어휘, 동의어, 하위개념어를 추출하여 의미 네트워크로 모델링한다.
• 추출된 네트워크를 기반으로 경로 기반 또는 그래프 기반 메트릭을 사용해 어휘 쌍 간의 의미 거리를 계산한다.
• 러시아어 위키사전의 다국어 콘텐츠 및 다국어 간 링크를 활용하여 다국어 처리를 지원한다.
• 인간이 할당한 관련성 점수를 가진 353개의 영어 어휘 쌍으로 구성된 벤치마크 테스트 컬렉션을 사용해 방법을 평가한다.
• 표준 평가 지표를 사용해 WordNet 기반 메트릭과 결과를 비교하지만, 요약에서는 구체적 수치는 기재하지 않는다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 러시아어 위키사전을 사전 자료로 사용하여 어휘 쌍 간의 의미 유사도를 효과적으로 계산할 수 있는가?
• RQ2 러시아어 위키사전 기반 의미 거리 계산 성능은 WordNet 기반 방법과 비교해 어떻게 되는가?
• RQ3 위키사전은 온톨로지 매칭에서 다국어 의미 유사도 계산을 어느 정도 지원할 수 있는가?
• RQ4 위키사전을 의미 유사도 작업에서 확장 가능하고 오픈소스 기반의 WordNet 대체 자료로 사용할 수 있는가?
• RQ5 오픈소스 위키사전 파서는 의미 관계를 신뢰할 수 있게 추출하고 구조화하여 후속 자연어 처리 응용에 활용할 수 있는가?

주요 결과

• 위키사전 기반 의미 거리 메트릭은 러시아어 위키사전에 존재하는 언어의 모든 언어 조합에 대해 어휘 쌍의 관련성 점수를 계산할 수 있다.
• 이 방법은 온톨로지 매칭에서 의미 유사도 계산을 위한 WordNet의 실질적인 대안이 될 수 있음을 입증한다.
• 위키사전의 비정형 형식에서 구조화된 의미 데이터를 추출하기 위해 전용 위키사전 파서 개발이 필수적이었다.
• 제안된 방법은 353개의 어휘 쌍으로 구성된 벤치마크 테스트 세트에서 WordNet 기반 방법과 경쟁 가능한 성능을 보였다.
• 결과는 위키사전이 의미 유사도 작업을 위한 다국어, 커뮤니티 기반 자료로서의 잠재력을 확인한다.
• 오픈소스 파서 소프트웨어는 성공적으로 구현 및 배포되었으며, 재현 가능성과 향후 연구를 가능하게 했다.