기계 학습을 이용한 한의학 용어 유의어 사전 구축 방안
A Strategy for Constructing the Thesaurus of Traditional East Asian Medicine (TEAM) Terms With Machine Learning
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초록
목적 : 기계 학습을 이용하여 한의학 용어에 대한 유의어 사전 구축 방안을 제안하고자 한다. 방법 : 기계 학습을 이용한 ‘자동 단계’와 작업자의 검토 과정인 ‘수동 단계’를 결합하는 방법을 제시하였다. 이 방법을 예시 데이터에 적용하여 간단한 유의어 사전을 구축하고 그 결과를 고찰하였다. 결과 : 예시 데이터 17,874건에서 749종의 용어를 대상으로 유의어 사전을 구축하였다. 자동 단계에서 200종의 후보군을 도출하였고, 수동 단계에서 이 가운데 79종의 유의어 집합을 도출할 수 있었다. 결론 : 본 연구에서 제안한 방법을 통해 유의어 사전 구축에 소요되는 자원을 절약할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
Objectives : We propose a method for constructing a thesaurus of Traditional East Asian Medicine terminology using machine learning. Methods : We presented a method of combining the 'Automatic Step' which uses machine learning and the 'Manual Step' which is the operator's review process. By applying this method to the sample data, we constructed a simple thesaurus and examined the results. Results : Out of the 17,874 sample data, a thesaurus was constructed targeting 749 terminologies. 200 candidate groups were derived in the automatic step, from which 79 synonym groups were derived in the manual step. Conclusions : The proposed method in this study will likely save resources required in constructing a thesaurus.
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