• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.79-89
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• 1993

본 논문에서는 대형 데이타베이스에서의 정보검색을 위한 자연언어 인터페이스 시스템을 구현하기 위한 방법을 제안한다. 질의문의 특성을 고찰하고 이를 일반적인 문장의 관점에서 수용하여 구문분석시에 반영한다. 구문분석 결과는 다음의 후처리 절차를 통해 정형 질의어인 SQL로 변환된다. 명사의 의미소성과 도메인의 어휘적 형태를 이용하여 질의문 내에 명시적으로 나타나지 않은 정보를 추출한다. 또한 질의문 내의 애트리뷰트, 릴레이션, 상수의 관련성을 규명한다. 이 두 절차를 통해 기존의 질의어 변환 시스템에서 지식베이스화하여 사용했던 자료들을 구축할 필요가 없어지므로 데이타베이스의 변경, 삽입, 삭제에 의한 영향을 받지 않으며, 자료구조 생성에 따른 부담을 없앨 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.350-357
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• 2000

본 논문은 근 몇 년간 꾸준히 진행되어진 중한 기계번역시스템에 대한 연구의 기초 위에서, 뉴스 타이틀 번역이라는 특정 도메인에 초점을 맞추어 이의 언어적 특성을 살펴보고, 중한 언어적 유사성에 기반 한 뉴스 타이틀 번역을 위한 중한 기계번역시스템에 대하여 설명한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.139-141
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• 2015

본 논문은 커뮤니티 기반의 질의-응답 서비스에서 사용자 질의의 주제를 분류하는 시스템을 소개한다. 커뮤니티 기반의 질의-응답 서비스는 분야에 따라 다양한 주제를 가질 수 있으며 오늘 날 사용자 질의의 주제 분류에는 통계 기반의 분류 방법이 많이 이용되고 있다. 통계 기반의 분류 방법으로 사용자 질의를 분류하기 위해서는 주제에 적합한 대량의 학습 말뭉치가 필요하다. 주제에 적합한 대량의 학습 말뭉치를 사람이 직접 구축하는 것은 많은 시간과 비용이 든다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 위키피디아 문서를 Supervised K-means Clustering 기법으로 주제별로 분류함으로써 학습 말뭉치를 반자동으로 구축하는 방법을 제안한다. 그 다음, 생성된 학습 말뭉치로 지지 벡터 기계를 학습하여 사용자 질의의 주제를 분류하게 된다. 위키피디아 문서와 사용자 질의는 다른 도메인의 문서임에도 불구하고 본 논문의 시스템으로 사용자 질의의 주제를 분류한 결과 77.33%의 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.18-22
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• 2015

기계학습 기반의 의미역 인식에서 주로 어휘, 구문 정보가 자질로 주로 쓰이지만, 의미 정보를 분석하는 의미역 인식은 단어의 의미 정보 또한 매우 주요한 정보이다. 그러나, 기존 연구에서는 의미 정보를 활용할 수 있는 방법이 제한되어 있기 때문에, 소수의 연구만 진행되었다. 본 논문에서는 동형이의어 수준의 의미 애매성 해소 기술, 고유 명사에 대한 개체명 인식 기술, 의미 정보에 기반한 필터링, 유의어 사전을 이용한 클러스터 및 기존 프레임 정보를 확장하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 연구 대비 뉴스 도메인인 Korean Propbank는 3.14, 위키피디아 문서 기반의 WiseQA 평가셋인 GS 3.0에서는 6.57의 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.559-561
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• 2022

Data-centric AI의 발전으로 데이터의 중요성이 나날이 커져가고 있다. 학계, 기업, 정부 모두에서 데이터의 중요성을 인지하여 다양한 연구와 정책이 개발되고 있다. 물론 데이터를 활용하는 능력도 중요하지만, 데이터를 제작하는 능력도 매우 중요한 요소 중 하나이다. 이러한 흐름에 비추어 본 논문은 데이터 제작이 필요한 경우 과제의 도메인과 무관하게 범용적으로 적용 가능하며 데이터를 쉽고 빠르게 효율적으로 구축할 수 있는 human-in-the-loop 데이터 파이프라인을 제안하고자 한다. 이를 통해 기업이 데이터를 설계하고, 제작하는데 드는 시간과 비용 절감하게 하여 운영 효율화를 돕고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.262-267
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• 2022

이커머스 리뷰와 같은 특정 도메인의 경우, 텍스트 표현벡터 학습을 위한 양질의 오픈 학습 데이터를 구하기 어렵다. 또한 사람이 수동으로 검수하며 학습데이터를 만드는 경우, 많은 시간과 비용을 소모하게 된다. 따라서 본 논문에서는 수동으로 검수된 데이터없이 양질의 텍스트 표현벡터를 만들 수 있도록 두 단계의 대조 학습 시스템을 제안한다. 이 두 단계 대조 학습 시스템은 레이블링 된 학습데이터가 필요하지 않은 자기지도 학습 단계와 리뷰의 특성을 고려한 자동 레이블링 기반의 지도 학습 단계로 구성된다. 또한 노이즈에 강한 오류함수와 한국어에 유효한 데이터 증강 기법을 적용한다. 그 결과 스피어먼 상관 계수 기반의 성능 평가를 통해, 베이스 모델과 비교하여 성능을 14.03 향상하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.64-68
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• 2020

텍스트 스타일 변환은 문장 내 컨텐츠는 유지하면서 문장의 스타일을 변경하는 것이다. 스타일의 정의가 모호하기 때문에 텍스트 스타일 변환에 대한 연구는 대부분 지도 학습으로 진행되어왔다. 본 논문에서는 병렬 데이터 구축이 되지 않은 데이터를 학습하기 위해 비병렬 데이터를 이용하여 스타일 변환을 시도한다. 트랜스포머 기반의 문장 생성기를 이용하여 문장을 생성하고, 해당 스타일을 분류하는 판별기로 이루어진 모델을 제안한다. 제안 모델을 통해, 감정 변환의 성능은 정확도(Accuracy) 56.9%, self-BLEU 0.393(긍정→부정), 0.366(부정→긍정), 유창성(fluency) 798.23(긍정→부정), 1381.05(부정→긍정)을 보였다. 본 연구는 비병렬 데이터에 대해 스타일 변환을 적용함으로써, 병렬 데이터가 없는 다양한 도메인에도 적용가능 할 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.144-148
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• 2019

비유창성(disfluency)은 문어와 같이 정연한 구조로 말하지 못하는 현상 전반을 지칭한다. 이는 구어에서 보편적으로 발생하는 현상으로 구어 의존 구문 분석의 난이도를 상향시키는 요인이다. 본 연구에서는 비유창성 요소 유형을 담화 표지, 수정 표현, 반복 표현, 삽입 표현으로 분류하였다. 또한 유형별 비유창성 요소를 실제 말뭉치에서 어떻게 구문 주석할 것인지를 제안한다. 이와 같은 구어 데이터 처리 방식은 대화시스템 등 구어를 처리해야 하는 도메인에서의 자연언어이해 성능 향상에 기여할 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.595-597
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• 2020

빅데이터 시대에서 대용량 문서의 의미를 자동으로 파악하기 위해서는 문서 내에서 주제 및 내용을 포괄하는 핵심 단어가 키워드 단위로 추출되어야 한다. 문서에서 키워드가 될 수 있는 단위는 복합명사를 포함한 단어가 될 수도, 그 이상의 묶음이 될 수도 있다. 한국어는 언어적 특성상 구묶음 개념이 적용되는 데, 이를 통해 주요 키워드가 될 수 있는 말덩이 추출이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 문서에서 단어뿐만 아니라 다양한 단위의 키워드 묶음을 태깅하는 가이드라인 정의를 비롯해 태깅도구를 활용한 코퍼스 구축 방법론을 고도화하고, 그 방법론을 실제로 뉴스 도메인에 적용하여 주석 말뭉치를 구축함으로써 검증하였다. 본 연구의 결과물은 텍스트 문서의 내용을 파악하고 분석이 필요한 모든 텍스트마이닝 관련 기술의 기초 작업으로 활용 가능하다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.144-151
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• 2021

딥러닝의 등장으로 자동 음성 인식 (Automatic Speech Recognition) 기술은 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위한 가장 중요한 요소로 자리 잡았다. 그러나 아직까지 유사 발음 오류, 띄어쓰기 오류, 기호부착 오류 등과 같이 해결해야할 난제들이 많이 존재하며 오류 유형에 대한 명확한 기준 정립이 되고 있지 않은 실정이다. 이에 본 논문은 음성 인식 시스템의 오류 유형 분류 기준을 한국어에 특화되게 설계하였으며 이를 다양한 상용화 음성 인식 시스템을 바탕으로 질적 분석 및 오류 분류를 진행하였다. 실험의 경우 도메인과 어투에 따른 분석을 각각 진행하였으며 이를 통해 각 상용화 시스템별 강건한 부분과 약점인 부분을 파악할 수 있었다.