중국어 어휘 유사도 계산과 언어학적 고찰
Chinese word similarity computation and its linguistic investigation
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초록
언어학계에서 유의어 연구는 주로 동의어, 유사어, 반의어 및 상⋅하위어의 의미 관계를 살펴보는 것을 논의의 주요 대상으로 삼아 왔다. 이와 달리 본고에서는 전산언어학의 관점에서 컴퓨터가 어떻게 어휘 간의 유사성 판단이라는 문제를 해결하는지 살펴본다. 이를 위해 중국 학계의 어휘유사도 계산 관련 주요 선행 연구들을 어휘 유사성 판단 전략에 따라 자질 기반 모델링과 분포 기반 모델링의 두 가지 유형으로 분류하고, 그 이론적 토대가 되는 언어학적 전통과 사상적 견해를 언어학사의 흐름 속에서 되짚어 본다. 또한, 대표적 중국어 어휘의미자원인 HowNet과 빅데이터 기반 기계학습 방법인 Word embedding을 집중 조명함으로써 두 가지 모델의 어휘 유사도 계산 기법과 그 언어학적 함의를 밝힌다. 마지막으로, PKU-500 유사어 어휘쌍에 대한 실험을 통해 각 모델별 특징과 장⋅단점을 분석하고 장점을 극대화할 수 있는 혼합 모델의 가능성을 탐색한다.
Abstract
Previous linguistic researches on word similarity have mainly focused on the semantic relations such as synonyms, antonyms, hypernym and hyponym. This paper, on the other hand, examines how to assess the degree of semantic similarity between Chinese words from a computational perspective. For this purpose, previous major studies on Chinese word similarity computation are classified into two types of approaches, namely feature-based and distribution-based modeling. The linguistic tradition and philosophical view supporting theoretical basis also are reviewed in the flow of history. Moreover, we introduce Chinese word similarity computation methods and discover its linguistic implication by focusing on HowNet, a representative Chinese lexical semantic resource, and Word embedding, which is a big data-based machine learning method. Finally, we analyze the features, advantages and disadvantages of each model and explore the possibility of the combined model through brief experiments on PKU-500 similar word pairs.
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