• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
• /
• 제31권4호
• /
• pp.01-23
• /
• 2022

Purpose This study aims to propose a deep learning-based fake review detection model by combining authors' linguistic features and semantic information of reviews. Design/methodology/approach This study used 358,071 review data of Yelp to develop fake review detection model. We employed linguistic inquiry and word count (LIWC) to extract 24 linguistic features of authors. Then we used deep learning architectures such as multilayer perceptron(MLP), long short-term memory(LSTM) and transformer to learn linguistic features and semantic features for fake review detection. Findings The results of our study show that detection models using both linguistic and semantic features outperformed other models using single type of features. In addition, this study confirmed that differences in linguistic features between fake reviewer and authentic reviewer are significant. That is, we found that linguistic features complement semantic information of reviews and further enhance predictive power of fake detection model.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.500-503
• /
• 2020

특허를 통해 기술의 권리를 정의하고 보호하는 일이 매우 중요해짐에 따라 특허 문서를 분석하는 연구 또한 중요해지고 있다. 특히 특허의 청구항을 종속항과 독립항을 구분하고, 관련된 인용을 찾아내는 일은 관련 특허들을 분석하는데 매우 중요하다. 본 연구는 최근 텍스트 분석 분야에 획기적 성능 개선을 이끈 BERT(Bidirectional Encoder Representations From Transformers) 언어 모델을 사용하고 Neural Network 의 파인 튜닝 과정을 통해 청구항의 독립과 종속을 구분하였고, 인용하는 항의 번호와 인용 문구로 이루어진 인용 패턴을 통해 종속항의 인용 항을 찾아내었다. 이 방법을 2003 년 이후의 xml 형식의 미국 특허 데이터에 사용한 결과, 정확도 99% 의 성능을 확보하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1047-1048
• /
• 2023

청각장애인은 수화 언어, 즉 수어를 통해 의사소통한다. 따라서 본 논문에서는 의료 상황에서 청각 장애인이 겪는 소통의 어려움을 해결하기 위해 의료 상황 중심의 수어 데이터셋을 구축한 뒤, R(2+1)D 딥러닝 모델을 이용해 수어 동작을 영상 단위로 인식하고 분류할 수 있도록 하였다. 그리고 이를 Django를 이용한 웹 사이트로 만들어 사용할 수 있게 하였다. 이 웹 페이지는 청각장애인 개인 뿐만 아니라 의료 사회 전반적으로 긍정적인 효과를 줄 것으로 기대한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.9-15
• /
• 2019

영어로 된 아마존과 같은 대형 글로벌 온라인 쇼핑몰은 전 세계를 대상으로 영어 또는 판매 해당국가 언어로 서비스를 하고 있다. 온라인 쇼핑몰 이용자 중, 많은 고객은 상품 리뷰평가를 참조하여 상품을 구매하고 있다. 그래서 고객들이 작성한 대량의 리뷰데이터를 이용하여 구매 상품에 대해 긍정과 부정을 판정하는 감성분석을 영어를 중심으로 활발히 연구되고 분석 결과는 고객의 타켓 마케팅에 활용되고 있다. 하지만 이와 같은 영어 중심의 감성분석 시스템을 전 세계의 다양한 언어에 그대로 적용하기는 어렵다. 따라서 본 연구에서는 영어로 된 50만개 이상의 아마존 푸드 상품 리뷰데이터를 학습과 테스트 데이터로 분리하여 딥러닝 기술 기반의 감성분석 시스템을 구현하였다. 먼저 영어 테스트데이터의 3가지 모델에 대한 감성분석 평가 실험을 한 후에, 같은 데이터를 자동번역기로 7개국(한국어, 일본어, 중국어, 베트남어, 불어, 독어, 영어) 언어로 번역 후에 다시 영어로 번역하여 실험 결과를 얻었다. 감성분석 정확성은 영어(94.35%)에 비해 각 7개국 언어의 평균(91.59%)보다 정확도가 2.77% 정도 낮게 나왔으나 번역 성능 수준에서 실용 가능성을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제11권5호
• /
• pp.17-25
• /
• 2022

기존의 한국어 품사 태깅 방식은 복합어를 단위 형태소들로 분해하여 품사를 부착하므로 형태소 태그가 세분화되어 있어서 태거의 활용 목적에 따라 불필요하게 복잡하고 다양한 어절 유형들이 생성되는 단점이 있다. 딥러닝 언어처리에서는 키워드 추출 목적으로 품사 태거를 사용할 때 복합조사, 복합어미 등 문법 형태소들을 단위 형태소로 분할하지 않는 토큰화 방식이 효율적이다. 본 연구에서는 어절을 형태소 단위로 토큰화할 때 어휘형태소 부분과 문법형태소 부분 두 가지 유형의 토큰으로만 분할하는 Head-Tail 토큰화 기법을 사용하여 품사 태깅 문제를 단순화함으로써 어절이 과도하게 분해되는 문제점을 보완하였다. Head-Tail 토큰화된 데이터에 대해 통계적 기법과 딥러닝 모델로 품사 태깅을 시도하여 각 모델의 품사 태깅 정확도를 실험하였다. 통계 기반 품사 태거인 TnT 태거와 딥러닝 기반 품사 태거인 Bi-LSTM 태거를 사용하여 Head-Tail 토큰화된 데이터셋에 대한 품사 태깅을 수행하였다. TnT 태거와 Bi-LSTM 태거를 Head-Tail 토큰화된 데이터셋에 대해 학습하여 품사 태깅 정확도를 측정하였다. 그 결과로, TnT 태거는 97.00%인데 비해 Bi-LSTM 태거는 99.52%의 높은 정확도로 품사 태깅을 수행할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.205-210
• /
• 2020

한국어 자연어처리 분야가 발달하면서 동형이의어 분별을 한 단계 넘어선 다의어 분별의 중요성이 점점 상승하고 있다. 최근에 다의어가 태깅된 "모두의 말뭉치"가 발표되었고, 이 말뭉치는 다의어가 태깅된 최초의 공개 말뭉치로써 다의어 연구가 본격적으로 진행될 수 있음을 의미한다. 본 논문에서는 이 말뭉치를 학습하여 작동하는 다의어 분별의 초기 모델을 제시하며, 이 모델의 실험 결과는 차후 연구를 위한 비교 기준점이 될 수 있다. 이 모델은 딥러닝을 사용하지 않은 통계형으로 개발되었고, 형태소분석과 동형이의어 분별은 기존의 UTagger로 해결하고 말뭉치 자원 외에도 UWordMap을 사용하여 다의어 분별을 보조하였다. 이 모델의 정확률은 약 87%이며, 다의어 분별 전에 형태소분석 또는 동형이의어 분별 단계에서 오류가 난 것을 포함한다. 현재까지 공개된 이 말뭉치는 오직 명사만 다의어 주석이 있기 때문에 명사만 정확률 측정 대상이 되었다. 이 연구를 통하여 다의어 분별의 어려움과, 다의어 분별에는 동형이의어 분별과는 다른 방법이 필요하다는 것을 확인할 수 있었다.

• 말소리와 음성과학
• /
• 제12권4호
• /
• pp.63-71
• /
• 2020

음성 인식은 딥러닝 및 머신러닝 분야에서 활발히 상용화 되고 있는 분야 중 하나이다. 그러나, 현재 개발되고 있는 음성 인식 시스템은 대부분 성인 남녀를 대상으로 인식이 잘 되는 실정이다. 이것은 음성 인식 모델이 대부분 성인 남녀 음성 데이터베이스를 학습하여 구축된 모델이기 때문이다. 따라서, 노인, 어린이 및 사투리를 갖는 화자의 음성을 인식하는데 문제를 일으키는 경향이 있다. 노인과 어린이의 음성을 잘 인식하기 위해서는 빅데이터를 구축하는 방법과 성인 대상 음성 인식 엔진을 노인 및 어린이 데이터로 적응하는 방법 등이 있을 수 있지만, 본 논문에서는 음향적 데이터 증강에 기반한 재귀적 인코더와 언어적 예측이 가능한 transformer 디코더로 구성된 새로운 end-to-end 모델을 제안한다. 제한된 데이터셋으로 구성된 한국어 노인 및 어린이 음성 인식을 통해 제안된 방법의 성능을 평가한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.111-115
• /
• 2017

목적 지향적 대화 시스템(Goal-oriented dialogue system) 은 텍스트나 음성을 통해 특정한 목적을 수행 할 수 있는 시스템이다. 최근 RNN(recurrent neural networks)을 기반으로 대화 데이터를 end-to-end learning 방식으로 학습하여 대화 시스템을 구축하는데에 활용한 연구가 있다. End-to-end 방식의 학습은 도메인에 대한 지식 없이 학습 데이터 자체만으로 대화 시스템 구축을 위한 학습이 가능하다는 장점이 있지만 도메인 지식을 학습하기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요하다는 단점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 도메인 특정 지식을 결합하여 end-to-end learning 방식의 학습이 가능한 Hybrid Code Network 구조를 기반으로 한국어로 구성된 식당 예약에 관련한 대화 데이터셋을 이용하여 식당 예약을 목적으로하는 대화 시스템을 구축하는 방법을 제안한다. 실험 결과 본 시스템은 응답 별 정확도 95%와 대화 별 정확도 63%의 성능을 나타냈다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.441-445
• /
• 2020

토큰화(Tokenization)는 사람이 작성한 자연어 문장을 기계가 잘 이해할 수 있도록 최소 단위인 토큰으로 분리하는 작업을 말하여, 이러한 토큰화는 자연어처리 전반적인 태스크들의 전처리에 필수적으로 사용되고 있다. 최근 자연어처리 분야에서 높은 성능을 보이며, 다양한 딥러닝 모델에 많이 활용되고 있는 SentencePiece 토큰화는 여러 단어에서 공통적으로 출현하는 부분단어들을 기준으로, BPE 알고리즘을 이용하여 문장을 압축 표현하는 토큰화 방법이다. 본 논문에서는 한국어 기반 특허 문헌의 초록 자연어 데이터를 기반으로 SentencePiece를 비롯한 여러 토큰화 방법에 대하여 소개하며, 해당 방법을 응용한 기계번역 (Neural Machine Translation) 태스크를 수행하고, 토큰화 방법별 비교 평가를 통해 특허 분야 자연어 데이터에 최적화된 토큰화 방법을 제안한다. 그리고 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 특허 초록 한-영 기계번역 태스크에서 성능이 향상됨을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.97-102
• /
• 2019

KorQuAD 2.0은 총 100,000+ 쌍으로 구성된 한국어 질의응답 데이터셋이다. 기존 질의응답 표준 데이터인 KorQuAD 1.0과의 차이점은 크게 세가지가 있는데 첫 번째는 주어지는 지문이 한두 문단이 아닌 위키백과 한 페이지 전체라는 점이다. 두 번째로 지문에 표와 리스트도 포함되어 있기 때문에 HTML tag로 구조화된 문서에 대한 이해가 필요하다. 마지막으로 답변이 단어 혹은 구의 단위뿐 아니라 문단, 표, 리스트 전체를 포괄하는 긴 영역이 될 수 있다. Baseline 모델로 구글이 오픈소스로 공개한 BERT Multilingual을 활용하여 실험한 결과 F1 스코어 46.0%의 성능을 확인하였다. 이는 사람의 F1 점수 85.7%에 비해 매우 낮은 점수로, 본 데이터가 도전적인 과제임을 알 수 있다. 본 데이터의 공개를 통해 평문에 국한되어 있던 질의응답의 대상을 다양한 길이와 형식을 가진 real world task로 확장하고자 한다.