• Title/Summary/Keyword: 규칙처리기

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TAKTAG: Two phase learning method for hybrid statistical/rule-based part-of-speech disambiguation (TAKTAG: 통계와 규칙에 기반한 2단계 학습을 통한 품사 중의성 해결)

  • Shin, Sang-Hyun;Lee, Geun-Bae;Lee, Jong-Hyeok
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1995.10a
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    • pp.169-174
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    • 1995
  • 품사 태깅은 형태소 분석 이후 발생한 모호성을 제거하는 것으로, 통계적 방법과 규칙에 기 반한 방법이 널리 사용되고 있다. 하지만, 이들 방법론에는 각기 한계점을 지니고 있다. 통계적인 방법인 은닉 마코프 모델(Hidden Markov Model)은 유연성(flexibility)을 지니지만, 교착어(agglutinative language)인 한국어에 있어서 제한된 윈도우로 인하여, 중의성 해결의 실마리가 되는 어휘나 품사별 제대로 참조하지 못하는 경우가 있다. 반면, 규칙에 기반한 방법은 차체가 품사에 영향을 받으므로 인하여, 새로운 태그집합(tagset)이나 언어에 대하여 유연성이나 정확성을 제공해 주지 못한다. 이러한 각기 서로 다른 방법론의 한계를 극복하기 위하여, 본 논문에서는 통계와 규칙을 통합한 한국어 태깅 모델을 제안한다. 즉 통계적 학습을 통한 통계 모델이후에 2차적으로 규칙을 자동학습 하게 하여, 통계모델이 다루지 못하는 범위의 규칙을 생성하게 된다. 이처럼 2단계의 통계와 규칙의 자동 학습단계를 거치게 됨으로써, 두개 모델의 단점을 보강한 높은 정확도를 가지는 한국어 태거를 개발할 수 있게 하였다.

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Exeution Model for Functional Programming Language with States (상태를 갖는 함수형 프로그래밍 언어의 수행모델)

  • Ju, Hyeong-Seok;Kim, Hong-Eup;Yu, Won-Hui
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.4 no.3
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    • pp.846-858
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    • 1997
  • Despite elaegant semantics and a lot of features, pure functional programming languages do not provide an affcient way of represnting states.Many researches have been done to resolve the problem, however, another problem arises that it is hard to implement becaese of the complex type system and redujction rule.Therefore, the scheme which simplifies the reduction rule and maintains states effciently is needed to have the implemen-taiton dffetive.This paper proposes st-calculus, the excution model of a functinal language with states and proves that the proposed model satistiies the church-Rosser theorem.It has simple reduction rules and the ability of rerpresenting states without, and the difficulties with implementation may be reduced by simplifving the reduction rules.

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Head-Percolation Rules of Constituent-to-Dependency Conversion in Korean (한국어 구절 구문 코퍼스의 의존 구문 구조 트리로의 변환에서 중심어 전파 규칙)

  • Choi, Yong-seok;Lee, Kong Joo
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2018.10a
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    • pp.514-519
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    • 2018
  • 본 연구에서는 세종 구문 코퍼스를 의존 구문 코퍼스로 변환할 때 사용되는 중심어 전파(Head-Percolation) 규칙에 대하여 논의한다. 한국어는 중심어-후위 언어이기 때문에 의존 구문 트리를 구축할 때 지배소를 의존소 뒤에 배치시키는 것을 원칙으로 하였다. 그러나 의존 관계에 있는 단어 사이에 지배소를 앞쪽으로 설정하는 것이 더 자연스러운 경우가 있다. 본 연구에서는 지배소를 앞쪽으로 배치시키는 것을 허용하는 중심어 전파 규칙을 채택하여 의존 구문 코퍼스를 구축해 보고 중심어 전파 규칙이 구문 분석기의 성능에 어떤 영향을 미치는지 살펴본다. 실험 결과 지배소를 앞쪽으로 설정하는 것을 허용한 경우, 0.43%의 성능 저하가 있었으나 학습 코퍼스의 일관성을 유지한다면 성능 저하의 차이를 좀 더 줄일 수 있을 것이다.

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Rules-based Korean Dependency Parsing using Sentence Pattern Informations. (문형 정보를 이용한 규칙 기반 한국어 의존구문분석)

  • Kim, Sung-Tae;Kim, Min-Ho;Kim, Hyuna;Kwon, Hyuk-Chul
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2019.10a
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    • pp.139-143
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    • 2019
  • 본 논문에서 제안하는 구문분석기는 품사 태거를 사용하지 않고 문장에서 나오는 모든 형태소 분석 후보에 의존관계를 부여하는 광범위 의존구문분석기이다. 중의성이 발생할 수 있는 문장에 대해 나오는 모든 후보 구문분석 트리를 출력하며 규칙을 통해 순위화를 진행한다. 또한 문형 정보 말뭉치의 적절한 사용을 위해 이전 연구의 한계점을 극복한 규칙과 알고리즘을 구현하고 문형 정보를 통해 후보 구문분석 트리의 순위화를 강화하였다. 뿐만 아니라 순위화가 어려운 [명사-관형사구] 자질에 대해 문형 정보를 사용하여 순위화를 강화하였다. 그 결과, 1순위의 구문 분석 트리에 대한 UAS(Unlabeled Attachment Score)가 0.52% 향상되었고, 후보트리에 대한 평균 정답 순위는 12.2%의 성능향상을 보였다.

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Development of a Dialogue State Tracking System utilizing the Results of Rule and Statistics-based System and Evaluation using User Simulator (규칙 및 통계 기반 시스템의 결과를 활용하는 대화 상태 추적 시스템의 개발 및 사용자 시뮬레이터를 이용한 평가)

  • Shin, Chang-Uk;Chang, Du-Seong;Cha, Jeong-Won
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2020.10a
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    • pp.518-523
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    • 2020
  • 본 논문에서는 목적 지향 대화 시스템을 위한 대화 상태 추적 시스템과 사용자 시뮬레이터를 설계 및 제안한다. 사용자 시뮬레이터는 작성된 대화 상태 추적 시스템을 평가하기 위한 용도로 사용된다. 본 논문에서 제안하는 대화 상태 추적 시스템은 대화 기록과 함께 사전에 학습된 대화 기록 및 규칙/통계 기반 추론 시스템의 추론 결과를 입력으로 받는다. 그리고 입력된 발화 기록 중 마지막 사용자 발화의 사용자 목표와 개체명 그리고 다음 시스템 발화의 화행을 추론한다. 또한, 작성된 대화 상태 추적기의 성능을 평가하고 분석하기 위해, 주어진 환경에서 시스템과 대화를 수행하며 대화 시스템의 성능을 평가하는 사용자 시뮬레이터를 구현 및 적용하였다. 본 연구에서 수행된 실험과 분석을 통해, 규칙 및 통계 기반의 기반 시스템을 이용해 목표 시스템의 성능 개선이 가능함을 보인다. 또한, 제안하는 사용자 시뮬레이터는 규칙과 통계를 이용해 평가 코퍼스 없이 여러 상황에 대해 대화 시스템의 성능을 평가할 수 있다.

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A Study on the Automatic Lexical Acquisition for Multi-lingustic Speech Recognition (다국어 음성 인식을 위한 자동 어휘모델의 생성에 대한 연구)

  • 지원우;윤춘덕;김우성;김석동
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.22 no.6
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    • pp.434-442
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    • 2003
  • Software internationalization, the process of making software easier to localize for specific languages, has deep implications when applied to speech technology, where the goal of the task lies in the very essence of the particular language. A greatdeal of work and fine-tuning has gone into language processing software based on ASCII or a single language, say English, thus making a port to different languages difficult. The inherent identity of a language manifests itself in its lexicon, where its character set, phoneme set, pronunciation rules are revealed. We propose a decomposition of the lexicon building process, into four discrete and sequential steps. For preprocessing to build a lexical model, we translate from specific language code to unicode. (step 1) Transliterating code points from Unicode. (step 2) Phonetically standardizing rules. (step 3) Implementing grapheme to phoneme rules. (step 4) Implementing phonological processes.

A Question Type Classifier Using a Decision Tree and Lexico-syntactic Patterns (Lexico-syntactic 패턴과 결정트리를 이용한 질의 유형 분류기)

  • Kim, Hark-Soo;An, Young-Hun;Seo, Jung-Yun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2002.10e
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    • pp.189-196
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    • 2002
  • 질의응답 시스템이 올바른 답변을 제시하기 위해서는 사용자의 의도를 정확하고 강건하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 이러한 요구 사항을 만족시키기 위해서 본 논문에서는 실용적 질의응답 시스템을 위한 질의 유형 분류기를 제안한다. 제안된 질의 유형 분류기는 규칙 기반의 방법과 통계 기반의 방법을 접목시킨 하이브리드 방법을 사용한다. 제안된 방법을 사용함으로써 수동으로 규칙을 작성하는 시간을 줄일 수 있었고 정확률을 향상시킬 수 있었으며 안정성을 보장받을 수 있었다. 제안된 방법에 대한 실험에서 질의 유형을 분류하는데 86%의 정확률을 얻었다.

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Alleviation of Overcorrection Problem in Neural Korean Spelling Correction (뉴럴 한국어 맞춤법 교정기에서 과교정(Overcorrection) 문제 완화)

  • Park, Chanjun;Lee, Yeonsu;Yang, Kisu;Lim, Heuiseok
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2020.10a
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    • pp.582-587
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    • 2020
  • 현재까지 한국어 맞춤법 교정 Task는 대부분 규칙기반 및 통계기반 방식의 연구가 진행되었으며 최근 딥러닝 기반의 한국어 맞춤법 교정에 대한 연구가 진행되고 있다. 맞춤법 교정에서 문법적 또는 철자적으로 틀린 부분을 교정하는 것도 중요하지만 올바른 문장이 입력으로 들어왔을 때 교정을 진행하지 않고 올바른 문장을 출력으로 내보내는 것 또한 중요하다. 규칙기반 맞춤법 교정기 같은 경우 문장의 구조를 흐트러트리지 않고 규칙에 부합하는 오류 부분만 고쳐낸다는 장점이 있으나 신경망 기반의 한국어 맞춤법 교정 같은 경우 Neural Machine Translation(NMT)의 고질적인 문제점인 반복 번역, 생략, UNK(Unknown) 때문에 문장의 구조를 흐트러트리거나 overcorrection(과교정) 하는 경우가 존재한다. 본 논문은 이러한 한계점을 극복하기 위하여 Correct to Correct Mechanism을 제안하며 이를 통해 올바른 문장이 입력으로 들어왔을 시 올바른 문장을 출력하는 성능을 높인다.

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A study on the PID adaptive position controller using GMDP Neural Network (GMDP 신경망을 이용한 PID 적응 위치 제어기에 관한연구)

  • 추연규;임영도
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 1995.10b
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    • pp.258-263
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    • 1995
  • 본 논문은 일반화된 다중 수상돌기 적 (GMDP : Generalized Multi Dendrite Product) 유닛트 신경망을 이용한 PID 적응 위치제어기를 구성하여 직류 서어보 전동기의 위치제어를 실시간 처리 하였다. 제안한 제어기를 위치제어에 적용시켜 실험한 결과 기존의 MLP 신경망 제어기를 이용한 것 보다도 샘플시간을 줄일 수 있다는 장점으로 정밀한 제어 가 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 학습규칙은 기존의 역전파 학습방법이 GMDP 신경 회로망에 적용되었다.

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A Fault Diagnostic Expert System for Power Transformers Using Dissolved Gas Analysis (유중 가스 분석을 이용한 전력용 변압기 고장 진단 전문가 시스템)

  • 윤용한;김재철
    • The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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    • v.11 no.2
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    • pp.80-88
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    • 1997
  • 본 연구에서는 유중 가스 분석법으로 전력용 변압기의 고장 진단을 위한 전문가 시스템을 개발하였다. 유중 가스 분석법을 적용할 때 나타나는 가스 구성비 및 주요 가스 판정 기준, 고장 진단 규칙의 불확실성은 퍼지 집합 및 퍼지 척도를 이용하여 처리하였다. 또한 변압기의 고장 진단 결과는 사고 및 정상을 나타내는 정량화된 지수로 표현하였다. 제안된 고장 진단 전문가 시스템은 한국 전력 공사의 변압기 유중 가스 기록으로 효용성을 입증하였다.

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