• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2011.06c
• /
• pp.240-243
• /
• 2011

웹 문서를 비롯한 여러 가지 문서의 양이 급증함에 따라, 문서로부터 주요정보를 얻거나 자동으로 요약하는 연구들이 진행되어왔다. 특히, 문서를 요약하는 연구들은 문서에 존재하는 문장을 추출하는 방법과 요약문을 새롭게 생성하는 방법, 이렇게 크게 두 가지 방법으로 진행되었다. 이 연구에서는, 잠재 토픽 모델을 통하여 얻어낸 각 문장의 토픽 순열을 이용하여 문서를 대표하는 문장, 즉 요약문으로서 적합한 문장들을 추출하는 새로운 기법을 소개한다. 특히, 잠재 토픽 모델이 일반적으로 가지고 있는 속성인 토픽 순열의 교환성(exchangeability)을 배제하고 토픽의 순열을 이용하여 요약문을 추출해내므로 이 기법을 통하여 문서 혹은 문장의 구조를 반영한 요약문을 만들 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1993.10a
• /
• pp.571-580
• /
• 1993

영어 문장을 한국어 문장으로 기계 번역하는 과정에는 분석 규칙이나 변환 규칙만으로는 해결하기 어려운 표현의 대응 관계들이 많이 나타난다. 본 논문은 영어-한국어 기계 번역에서 질적으로 향상된 한국어 문장을 얻기 위하여 두 언어 표현들 사이의 관용적 대응 관계에 기반하는 번역 방식을 논한다. 두 언어 표현들 사이의 다양한 직접 대응 관계를 제공하는 번역 사전을 이용하며, 입력 영어 문장으로부터 이와 같은 표현들을 인식하고 한국어 표현으로 직접적으로 대응시키는 번역 방식이다. 이러한 번역 방식은 기존의 변환 규칙 기반의 번역 방식보다 자연스러운 한국어 문장을 생성할 뿐만 아니라, 많은 구조적-의미적 모호성을 해결함으로써 시간적-공간적 처리효율을 크게 높일 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2000.10d
• /
• pp.68-75
• /
• 2000

상대방에게 의사를 전달할 때 보다 정확하게 자신의 의도를 표현하려면 대화의 흐름에 맞는 적절한 억양을 주어 발화해야 한다. 본 논문에서는 결합범주문법을 이용하여 문장을 분석하고 문장 내 정보와 문장 간 정보 즉, 문맥에 따라 강세(pitch accent), 휴지(pause), 강조 등의 억양정보를 어떻게 나타내야 하는지를 분석하여 문장의 정보구조에 추가하는 방법을 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2019.10a
• /
• pp.470-474
• /
• 2019

한글 OCR 성능을 높이기 위해 딥러닝 모델을 활용하여 문자인식 부분을 개선하고자 하였다. 본 논문에서는 폰트와 사전데이터를 사용해 딥러닝 모델 학습을 위한 한글 문장 이미지 데이터를 직접 생성해보고 이를 활용해서 한글 문장의 OCR 성능을 높일 다양한 모델 조합들에 대한 실험을 진행했다. 딥러닝 모델은 STR(Scene Text Recognition) 구조를 사용해 변환, 추출, 시퀀스, 예측 모듈 각 24가지 모델 조합을 구성했다. 딥러닝 모델을 활용한 OCR 실험 결과 한글 문장에 적합한 모델조합은 변환 모듈을 사용하고 시퀀스와 예측 모듈에는 BiLSTM과 어텐션을 사용한 모델조합이 다른 모델 조합에 비해 높은 성능을 보였다. 해당 논문에서는 이전 한글 OCR 연구와 비교해 적용 범위를 글자 단위에서 문장 단위로 확장하였고 실제 문서 이미지에서 자주 발견되는 유형의 데이터를 사용해 애플리케이션 적용 가능성을 높이고자 한 부분에 의의가 있다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2004.11a
• /
• pp.470-475
• /
• 2004

In this paper, we propose a method to extract a definitional answer sentence for a Definitional Question-Answering System. definitional answer sentence patterns are manually constructed with restriction rules to patterns, and a ranking information of the pattern using its frequency from the corpus. answer sentence pattern consists of the syntactic structure of a definitional answer sentence, and clue words. this system show 83% accuracy for untrained corpus.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1993.10a
• /
• pp.559-570
• /
• 1993

In this article we present a rapid development of a Korean to English translation system, by the help of general English generator, PENMAN. PENMAN is an English sentence generation system, of which input language is a language specially devised for sentence generation, named Sentence Planning Language(SPL). The language SPL has various features that are necessary for generating sentences, covering both syntactic and semantic features. In this development we integrated a Korean language parser based on dependency grammar and the English sentence generator PENMAN, bridging two systems through a converting module, which converts dependency structures produced by Korean parser into SPL for PENMAN.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2011.10a
• /
• pp.90-93
• /
• 2011

구분분석은 문장을 분석하여 문장의 구문 구조를 밝히는 작업으로, 문장이 길어질수록 문장의 중의성이 높아져 구문분석 복잡도를 증사시키고 성능이 떨어진다. 구문분석의 복잡도를 감소시키기 위한 방법 중 하나로 구묶음을 하는데 본 논문에서는 하나의 명사처럼 쓰일 수 있는 둘 이상의 연속된 명사, 대명사, 수사, 숫자와 이를 수식하는 관형사, 접두사 및 접미사를 묶어서 복합명사 상당어구라고 정의하고 복합명사 상당어구 인식 시스템을 제안한다. 본 논문은 복합명사 상당어구 인식을 기계학습을 이용한 태그 부착 문제로 간주하였다. 문장 내 띄어쓰기, 어절의 어휘 정보, 어절 내 형태소들의 품사 정보와 품사-어휘 정보를 함께 자질로 사용하였다. 실험을 위하여 세종 구문분석 말뭉치 7만여 문장을 학습과 평가에 사용했으며, 실험결과는 95.97%의 정확률과 95.11%의 재현율, 95.54%의 $F_1$-평가치를 보였고, 구문분석의 전처리로써 사용하였을 때 구문분석의 성능과 속도가 향상됨을 보였다.

• Korean Journal of Cognitive Science
• /
• v.14 no.2
• /
• pp.1-13
• /
• 2003

We introduce a way to generate morphologically and syntactically well-formed English sentences when building Korean to English bilingual dictionary for Machine Translation Systems. It has been proved that basic inflectional or structural descriptions for English sentences are by no means enough to generate proper English sentences because of traditional dictionary structures. Furthermore, much research has been focused only on how to disambiguate semantic ambiguities of words in a bilingual dictionary To take advantage of existing paperback Korean to English bilingual dictionary, its automatic conversion to an electronic version and methodologies to assign proper features to the descriptions for well-formed English sentences with minimum human effort have been proposed on the basis of the dictionary-specific structures. This approach was originally motivated for a glossary-based machine translation system, but it can be also applied to large scale dictionary work.

• Journal of the Korean Society for information Management
• /
• v.23 no.4 s.62
• /
• pp.41-67
• /
• 2006

The writings frame and various rules based on discourse structure and knowledge-based methods were applied to construct the automatic Ext/sums (extracts & summaries) system from the straight news in web. The frame contains the slot and facet represented by the role of paragraphs, sentences , and clauses in news and the rules determining the type of slot. Rearrangement like Unification, separation, and synthesis of the candidate sentences to summary, maintaining the coherence of meanings, was carried out by using the rules derived from similar degree measurement, syntactic information, discourse structure, and knowledge-based methods and the context plots defined with the syntactic/semantic signature of noun and verb and category of verb suffix. The critic sentence were tried to insert into summary.

• Computational Structural Engineering
• /
• v.30 no.3
• /
• pp.4-9
• /
• 2017