A term usage is an example that term is actually used on writings. It is generally a sentence to show how the term is used on specific contexts according to the meanings. That is, term usages show the meaning of the term through contexts which is revealed on sentences. Therefore a good term usage could be said that a term usage which has contexts to show meaning of the term well.
In this thesis, we suggested a method to represent term usage more quantitatively by using vector representation. And also we suggested using the web as alternative resources to overcome data sparseness problem and data distortion problem of terminology. In experiments using patent documents, suggested system could be enhanced about maximum 30% than existed system. Moreover term usages extracted by suggested system shows possibility as complement resources for other applications.
용례란 말이나 글이 실제로 쓰이는 예로서, 단어가 의미에 따라 특정 문맥 하에서 실제로 어떻게 쓰이는지를 나타내는 문장이다. 즉, 용례는 문장에 드러난 문맥을 통해서 단어의 의미와 쓰임새를 보여준다고 할 수 있다. 일반적으로 다양한 용례는 다양한 문맥을 통해서 대상의 개념화를 돕는 역할을 한다. 또한 용례는 문맥을 통해서 용어들 간의 관계를 알 수 있게끔 한다. 따라서 용례 추출 및 순위화의 목적은 추출된 용례를 통해서 대상용어의 의미와 쓰임새를 파악하는 것으로서, 이것은 용례 본연의 목적이라고 할 수 있다. 한편 용례 추출 및 순위화의 응용적인 목적은 추출된 용례를 자원으로서 사용하는 것이다. 본 논문에서 우리는 전문용어의 용례를 순위화 하기 위하여 "전형성"을 용례의 우선순위 기준으로 사용하는 것을 제안했다. 이를 통해 의미를 잘 드러내는 용례를 추출하고자 하였다. 그리고 용례를 벡터로 표현한 "용례 벡터"를 통해 용례를 정량적으로 표현하는 것을 제안했다. 마지막으로 전문용어의 데이터 부족 문제와 데이터 왜곡 문제를 극복하기 위한 보완적인 자원으로서 "웹"의 이용을 제안했다. 특허문서 집합을 이용한 실험 결과, 제안하는 방법은 기존의 방법과 비교해 최대 30%의 성능 향상을 보였다. 특히 전문용어 용례의 경우에 의미를 잘 드러내는 용례가 좋은 용례라는 결과를 보였다. 뿐만 아니라 제안한 방법을 통해 추출된 용례들은 다른 응용 시스템들을 위한 보완적인 자원으로서의 가능성을 보였다.
