• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.272-275
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• 2019

단어 중의성 해소 방법은 지식 정보를 활용하여 문제를 해결하는 지식 기반 방법과 각종 기계학습 모델을 이용하여 문제를 해결하는 지도학습 방법이 있다. 지도학습 방법은 높은 성능을 보이지만 대량의 정제된 학습 데이터가 필요하다. 반대로 지식 기반 방법은 대량의 정제된 학습데이터는 필요없지만 높은 성능을 기대할수 없다. 최근에는 이러한 문제를 보완하기 위해 지식내에 있는 정보와 정제된 학습데이터를 기계학습 모델에 학습하여 단어 중의성 해소 방법을 해결하고 있다. 가장 많이 활용하고 있는 지식 정보는 상위어(Hypernym)와 하위어(Hyponym), 동의어(Synonym)가 가지는 의미설명(Gloss)정보이다. 이 정보의 표상을 기존의 문장의 표상과 같이 활용하여 중의성 단어가 가지는 의미를 파악한다. 하지만 정확한 문장의 표상을 얻기 위해서는 단어의 표상을 잘 만들어줘야 하는데 기존의 방법론들은 모두 문장내의 문맥정보만을 파악하여 표현하였기 때문에 정확한 의미를 반영하는데 한계가 있었다. 본 논문에서는 의미정보와 문맥정보를 담은 단어의 표상정보를 만들기 위해 구문정보, 의미관계 그래프정보를 GCN(Graph Convolutional Network)를 활용하여 임베딩을 표현하였고, 기존의 모델에 반영하여 문맥정보만을 활용한 단어 표상보다 높은 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.300-305
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• 2002

자동 문서 요약 분야에서 대상 문서를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 어떻게 파악하고 구조화할 것인가는 중요한 이슈가 되어 왔다. 문서에 출현한 단어들은 Bag of Words 가정처럼 서로 독립적으로 존재하는 것이 아니라 문서가 쓰여진 의도에 따라 서로 간의 의미적, 혹은 지시적으로 연관되어 있다. 이러한 단어간의 연관성은 결속성(cohesion)이라고 표현하며, 이를 이용한 자동 방법으로 Barzilay의 어휘 체인(lexical chain)을 사용한 자동 방법이 대표적이다. 본 연구에서는 단어간의 연관성과 영문 시소러스인 워드넷(wordnet)에서 단어의 위치 정보를 사용하여 어휘 체인의 성능을 개선하였고, 대상 문서의 개념을 어휘 체인에 기반해 표현하여 자동의 성능을 개선하는 방안을 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2011.10a
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• pp.110-113
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• 2011

스마트 폰의 보급이 대중화됨에 따라 다양한 앱들이 사용되고 있으나 효율적인 사전 탐색에 관한 앱은 그다지 많지 않다. 현재 공개된 한국어 사전 탐색 앱은 완전한 단어이거나 단어의 부분 문자열을 질의로 사용한다. 이 경우 완전한 단어를 기억하지 못하거나 한국어 정보처리를 위한 여러 형태의 음운 정보를 쉽게 탐색할 수 없다. 이러한 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 메타문자를 사용하여 효율적으로 단어를 탐색할 수 있는 앱을 개발한다. 본 논문에서 사용하는 메타문자는 임의의 음절을 표현하는 '*'와 '?'과 종성을 표현하는 ':'를 사용하며 사전구조는 자소 단위의 트라이를 사용한다. 또한 음절은 물론이고 자소(초성, 중성, 종성)로 구성된 질의를 탐색할 수 있다. 더구나 음절과 자소가 혼합된 질의도 사용할 수 있도록 하여 사용자의 편의를 크게 도모하였다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.30 no.4
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• pp.351-361
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• 2003

The previous studies to extract features for document through word association have the problems of updating profiles periodically, dealing with noun phrases, and calculating the probability for indices. We propose more effective feature extraction method which is using association word mining. The association word mining method, by using Apriori algorithm, represents a feature for document as not single words but association-word-vectors. Association words extracted from document by Apriori algorithm depend on confidence, support, and the number of composed words. This paper proposes an effective method to determine confidence, support, and the number of words composing association words. Since the feature extraction method using association word mining does not use the profile, it need not update the profile, and automatically generates noun phrase by using confidence and support at Apriori algorithm without calculating the probability for index. We apply the proposed method to document classification using Naive Bayes classifier, and compare it with methods of information gain and TFㆍIDF. Besides, we compare the method proposed in this paper with document classification methods using index association and word association based on the model of probability, respectively.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.119-128
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• 1992

컴퓨터가 자연 언어를 이해하기 위해 가장 필요로 하는 것은 단어에 대한 정보다. 단어는 문장 안에서 나름대로의 정보를 지니고 사용된다. 사람들이 실제 생활에서 사용하는 문장을 대량으로 모아 둔 것을 말뭉치(Corpus)라 한다. 그러므로, 단어가 인간 언어 생활에서 사용되면서 지니는 정보를 찾기 위해서는 말뭉치를 들여다보는 것이 필요하다. 본 논문에서는 문장이 갖고 있는 정보 중 많은 것을 표현할 수 있는 언어, VAR를 설계한다. 그리고 말뭉치를 VAR로 표현해서 관리하면서 언어학자 및 전산학자가 좋은 지식 기반(Knowledge Base)를 만들 수 있는 기초를 제공한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.11
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• pp.125-135
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• 2010

This study analyzed the influences of human personalities and physiognomies on anthropomorphized animal characters and the relationship between the personalities and images of anthropomorphized animal characters and the associated images of real animals when animations expressed the animals. At first, the study classified animals who often appeared in animations, selected the representative characters whose personalities were well expressed, visualized them and rated them with words expressing personalities. Then, it rated personalities which were associated with the name of each animal(word) with words expressing personalities and analyzed the relationship the images and word association. The study results indicates that the similarity of two tests is very high and the images of animals which are perceived by human are anthropomorphized and expressed with familiar images for human. The study suggests expressing appropriate personalities when expressing anthropomorphized animal characters in animations.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.211-214
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• 1994

지금까지의 후처리기법은 문장의 의미 정보를 사용하지 않고 대부분 단어만을 생각하기 때문에 잘못 쓰여지거나 인식된 단어라도 사전에 있으면 그대로 받아들이게 된다. 따라서 본 논문에서는 단어로서 구성이 되지 않는 문자열 뿐만 아니라 의미적으로 잘못 사용된 단어까지도 교정해 줄 수 있는 후처리기법을 제시한다. 제시되는 후처리기법은 문장의 의미론 개념그래프로 표현하여 문장에 쓰여진 각 단어가 문장 내에서 의미적으로 유용한지를 밝혀 낼 수 있도록 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.231-236
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• 1999

시간표현은 문장에서 다른 명사와 결합하여 복합어를 이루는 경우가 있고, 용언과 결합하여 시간 부사의 역할을 하는 경우가 있는데, 이는 구문 분석에 있어서 중의적 해석이 두드러지며, 그 결과 구문 분석의 오류를 빈번히 야기하기도 한다. 본 논문에서는 이러한 시간 관계의 표현을 대량의 말뭉치로부터 획득하고 이들을 부분문법(local grammar)으로 표현한 후, 이것을 FST(Finite State Transducer)를 이용하여 부분 구문분석을 하고자 한다. 이를 위해 5천만 어절의 말뭉치에서 259개의 시간 단어를 추출하였고, 시간 단어들의 의미적 또는 기능적 사용에 의해서 26개의 어휘 범주로 분류하고 각 범주들의 결합관계를 일반화하였다. 실험을 통하여 인식을 위한 시간표현의 결합관계는 최고 97.2%의 정확률을 보였고, 품사태깅에 있어서는 평균 96.8%의 정확률을 보였다. 이는 시간 표현의 결합관계가 부분 구문분석에 있어서 유용한 정보임을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.17-20
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• 2016

딥러닝 기법이 발달함에 따라 텍스트에 내재된 의미 및 구문을 어떠한 벡터 공간 상에 표현하기 위한 언어 모델이 활발히 연구되어 왔다. 이를 통해 자연어 처리를 기반으로 하는 감성 분석 및 문서 분류, 기계 번역 등의 분야가 진보되었다. 그러나 대부분의 언어 모델들은 텍스트에 나타나는 단어들의 일반적인 패턴을 학습하는 것을 기반으로 하기 때문에, 문서 요약이나 스토리텔링, 의역된 문장 판별 등과 같이 보다 고도화된 자연어의 이해를 필요로 하는 연구들의 경우 주어진 텍스트의 주제 및 의미를 고려하기에 한계점이 있다. 이와 같은 한계점을 고려하기 위하여, 본 연구에서는 기존의 LSTM 모델을 변형하여 문서 주제와 해당 주제에서 단어가 가지는 문맥적인 의미를 단어 벡터 표현에 반영할 수 있는 새로운 언어 학습 모델을 제안하고, 본 제안 모델이 문서의 주제를 고려하여 문장을 자동으로 생성할 수 있음을 보이고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.35-36
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• 2016

본 논문에서는 기존 Bag-of-Visual words (BoW) 접근법에서 반영하지 못한 이미지의 공간 정보를 활용하기 위해서 Spatial Pyramid Matching (SPM) 기법을 Latent Dirichlet Allocation (LDA) 모델에 결합하여 이미지를 분류하는 모델을 제안한다. BoW 접근법은 이미지 패치를 시각적 단어로 변환하여 시각적 단어의 분포로 이미지를 표현하는 기법이며, 기존의 방식이 이미지 패치의 위치정보를 활용하지 못하는 점을 극복하기 위하여 SPM 기법을 도입하는 연구가 진행되어 왔다. 또한 이미지 패치를 정확하게 표현하기 위해서 벡터 양자화 대신 희소 부호화 기법을 이용하여 이미지 패치를 시각적 단어로 변환하였다. 제안하는 모델은 BoW 접근법을 기반으로 위치정보를 활용하는 SPM 을 LDA 모델에 적용하여 시각적 단어의 토픽을 추론함과 동시에 multi-class SVM 분류기를 이용하여 이미지를 분류한다. UIUC 스포츠 데이터를 이용하여 제안하는 모델의 분류 성능을 검증하였다.