210911 프로젝트 와 작업 일지

어절별 변형 알고리즘

예시)

• 나는 집에 있는 국회 다이어리를 쓴다
• 나는 집에 국회에 일하는 사람이 있다 : 집 → 가족 → 사람, 사람 추가.
• 나는 집에 국회의원이 있다 : 국회 + 사람 → 국회의원
• 나의 아버지는 국회의원이다

예시 2)

• 나는 삼진그룹 영어토익반을 보러 간다
• 나는 영어토익반을 보러 간다 → 삼진그룹은 평소 단어가 아니라 탈락
• 나는 토익을 보러 간다 → 영어토익반에서 대표적인 단어인 "토익" 생존
• 나는 토익을 보고 이직을 준비한다 → 토익과 같이 쓰이는 단어 "이직" 추가

예시 3)

• 나는 장난 아니게 감기에 걸렸다
• 나는 장난 아닌 감기, 즉 폐렴에 걸렸을 가능성이 높다 : 심한 감기 → 독감의 가능성 추가
• 나는 폐렴에 걸렸다 : 가능성 100% → 여지 삭제
• 나는 폐렴에 걸려서 죽을 수도 있다 : 독감의 증상 가능성 추가
• 나는 죽을 수도 있다 : 원인 삭제
• 나는 죽었다 : 가능성 삭제

알고리즘

1. 문장 입력
2. 중요 단어 추출 → 중요도를 기준으로 정렬
3. 중요도가 중간 정도인 단어를 선택적으로 선택 (문장의 왜곡을 위해, 중요도가 높은 단어는 선택하지 않음)
4. 선택된 단어와 관련 있는 단어를 가지고 옴