인과관계 추출이란 어떠한 문장에서 인과관계가 존재하는지, 인과관계가 존재한다면 원인과 결과의 위치까지 분석하는 것을 말한다. 하지만 인과관계 관련 연구는 그 수가 적기 때문에 말뭉치의 수 또한 적으며, 기존의 말뭉치가 존재하더라도 인과관계의 특성상 새로운 도메인에 적용할 때마다 데이터를 다시 구축해야 하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 도메인 특화에 따른 데이터 구축비용 문제를 최소화하면서 새로운 도메인에서 인과관계 모델을 잘 구축할 수 있는 통계 기반 모델을 이용한 인과관계 데이터 확장 방법과 도메인에 특화되지 않은 일반적인 언어자질과 인과관계에 특화된 자질을 심층 학습 기반 모델에 적용함으로써 성능 향상을 보인다.
의미역 결정은 서술어와 논항들 사이의 의미 관계를 결정하는 문제이다. 의미역 결정을 위해 구구조 정보와 의존 구조 정보 등의 다양한 자질에 대한 실험이 있었다. 논항은 구문 구조에서 얻을 수 있는 서술어와 논항 관계에 많은 영향을 받지만 구문 구조가 변경되어도 변하지 않는 논항의 의미로 인해 의미역 결정에 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 한국어 의미역 결정 문제를 위해 Korean Propbank 말뭉치와 직접 구축한 의미역 말뭉치를 학습 말뭉치로 사용하였다. 본 논문에서는 이전에 연구된 구문 정보와 그 외의 자질들에 대한 성능을 검증하였다. 본 논문에서 제시하는 자질들의 성능을 검증하기 위해 CRF를 사용하였고, 제시된 새로운 자질을 사용하여 논항의 인식 및 분류에서 76.25%(F1)의 성능을 보였다.
기술혁신이란 말을 국어사전에서 찾아보면 새로운 기술 도입으로 일어나는 경제구조 등의 변혁을 이른다고 풀이하고 있다. 1958년 일본정부는「경제백서」를 발간하면서, '기술혁신'이란 말을 처음 사용하여 신어로 정책했다. 그 후 호시노라는 사람이 기술혁신문제를 체계적으로 정리해 "기술혁명이란 프로펠러 비행기에서 제트비행기로, 견사에서 나일론사로 변한 것처럼 어떤 새로운 원리에 의하여 폭발적인 발전을 하는 것을 말한다"고 했다. 그는 기술환경은 기술혁신 중의 혁신을 의미한다고 덧붙였다.
한 아이가 태어나서 말을 배우고 글을 읽고 쓰게 되기까지에는 여러 가지 요인들이 성공적으로 작용해야 한다. 아동이 해부학적으로 정상적 뇌, 조음 관련 기관, 감각-운동기관을 가져야 하며. 사회적으로 언어적 자극속에 노출되어야 하고. 또 문제 해결이나 의사소통을 위해 말 또는 글이라는 도구를 사용할 수 있어야 한다(Fletcher 1973 ; Kent 1976 ; Kent 1984 ; Spreen et al. 1984 ; Vygotsky 1978). 언어 발달의 기간도 매우 길어 기본적 말의 틀이 3년에서 5년 정도 걸려 완성된 이후 본격적으로 성인언어에 가까운 문법이나 조음 능력을 가지는 데에는 또 여러 해가 더 필요하다(Bloom 1970 ; Bloom 1991 ; Bloom and Lahey 1978 ; Bruner 1983 ; Pinker 1984 ; Radford 1990). (중략)
19 세기 말에 유럽에서는 많은 사람들이 “달리는 말의 네 발굽이 모두 땅에서 떨어지는 순간이 있을까\ulcorner” 그리고 “말의 발의 움직임은 과연 어떨까\ulcorner” 라는 문제를 둘러싸고 열띤 논쟁을 벌이고 있었다. 그 당시 그릴 수밖에 없었던 것은 사람의 눈으로는 16분의 1초 보다 짧은 순간에 일어나는 현상을 인식하지 못하기 때문이다. 거북이의 움직임은 100분의 1초의 셔터로 포착이 가능하지만 올림픽 경기의 하이라이트인 100미터 경주의 골인 지점에서 등수를 가려내는 일은 10000분의 1초의 셔터 포착이 필요하다. (중략)
복통은 말 그대로 '배가 아픈 것'을 말하며, 한 번쯤 겪어보지 않은 사람이 없을 만큼 흔한 증상이다. 복통은 흔한 만큼 그 원인도 다양하다. 소화불량, 역류성 식도염, 과민성 대장증후군, 간염, 위궤양 등 비교적 널리 알려진 질병도 있지만 크론병, 게실염 등 일반에게는 생소한 질병도 있다.
문체 변환 시스템을 학습하는 데 있어서 가장 큰 어려움 중 하나는 병렬 말뭉치가 부족하다는 것이다. 최근 대량의 비병렬 말뭉치만으로 문체 변환 문제를 해결하려는 많은 연구들이 발표되었지만, 아직까지도 원 문장의 정보 보존(Content preservation)과 문체 변환(Style transfer) 모두를 이루는 것이 쉽지 않은 상태이다. 특히 비교사 학습의 특성상 문체 변환과 동시에 정보를 보존하는 것이 매우 어렵다. Attention 기반의 Seq2seq 네트워크를 이용할 경우에는 과도하게 원문의 정보가 보존되어 문체 변환 능력이 떨어지기도 한다. 그리고 OOV(Out-Of-Vocabulary) 문제 또한 존재한다. 본 논문에서는 Attention 기반의 Seq2seq 네트워크를 이용하여 어절 단위의 정보 보존력을 최대한 높이면서도, 입력 문장에 효과적으로 Noise를 넣어 문체 변환 성능을 저해하는 과도한 정보 보존 현상을 막고 문체의 특성을 나타내는 어절들이 잘 변환되도록 할 뿐 아니라 OOV 문제도 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 우리는 비교 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법들이 한국어 문장뿐 아니라 영어 문장에 대해서도 state-of-the-art 시스템들에 비해 향상된 성능을 보여준다는 사실을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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