지금까지 전문용어를 자동으로 추출 (Automatic Term Recognition: ATR)하기 위한 많은 연구들이 있어 왔다. 이들 연구들은 주로 문서 내의 용어의 빈도수와 같은 단순한 통계정보를 이용하여 전문용어를 추출하였다. 하지만 전문분야의 기계가독형 사전의 구축으로 인하여 전문용어를 추출하는 데 있어 전문분야 사전의 사용이 가능하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 기계가독형 전문분야 사전들을 이용하여 사전 간의 계층관계를 구축하고 이를 이용하여 전문용어를 추출하는 방법을 제시한다. 또한 전문용어 사전에서 나타나지 않는 전문용어를 추출하기 위하여 용어의 빈도수, 외래어 및 외국어, 내포관계 등을 포함한 통계기법을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 기존의 방법에 비해 좋은 성능을 나타내었다.
There have been many studies of automatic term recognition (ATR) and they have achieved good results. However, there are scopes to improve the performance of extracting terms still further by using the additional technical dictionaries. This paper focuses on the method for extracting terms using the hierarchy among technical dictionaries. Moreover, a statistical method based on frequencies, foreign words, and nested relations assists extracting terms which do not appear in dictionaries. Our method produces relatively good results for this task.
