• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1290-1293
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• 2013

본 논문은 문장 내에서 나타나는 어휘간의 관계를 통해 표현 수준을 자동으로 평가할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 영어에세이 코퍼스 내의 문장에서 발생하는 철자 및 문법의 오류와 함께 어휘와 문법 패턴에 따른 표현난이도를 평가할 수 있는 자질을 생성하고 다양한 기계학습기법을 사용하여 문장의 수준을 평가하고자 하였다. 또한 기존에 연구되어온 규칙기반의 문장 평가시스템을 구현하고 기계학습기법을 이용한 문장 평가시스템과 비교하였다. 이를 통해 철자 및 문법의 오류율뿐만 아니라 표현난이도를 평가할 수 있는 자질들이 유용함을 확인할 수 있었다. 영어작문 문장의 수준평가를 위해서 국내 학생들의 토플 에세이 코퍼스를 수집하여 2,000문장을 추출하였고, 4명의 전문평가자들을 통해 6단계로 평가하여 학습 및 테스트 세트를 구성하였다. 성능척도로는 정확률과 재현율을 사용하였으며, 제안하는 방법으로 67.3%의 정확률과 67.1%의 재현율을 보였다.

• Journal of Science Education
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• v.45 no.3
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• pp.317-325
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• 2021

The purpose of this study is to analyze the readability of the 2015 revised elementary science textbooks at the vocabulary and sentence levels, and to provide an opportunity to use vocabulary and sentences with an appropriate level of readability for writing textbooks in the future. To do this, the readability of the 2015 revised elementary science textbook was analyzed and the vocabulary and sentence level the readability of sentences defining scientific terminology were analyzed. The results were then compared to the readability of previous curriculum textbooks. The results are as follows: first, the grade average of vocabulary remained at 1.5-2.1, with vocabulary appropriate to the elementary school level being used on average. However, grades 4 to 5 vocabulary are distributed at a relatively high rate. Second, the sentence-level analysis shows that the sentence lengths for the third and fifth grades were relatively long and the percentage of simple sentences was low. Third, compared to other curriculum textbooks, it was confirmed that the proper level of readability was maintained at the vocabulary level, but that the sentence lengths and the percentage of simple sentences could adversely affect the readability of third-grade science textbooks.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.37 no.2
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• pp.205-212
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• 2013

The previous chatting systems have generally used methods based on lexical agreement between users' input sentences and target sentences in a database. However, these methods often raise well-known lexical disagreement problems. To resolve some of lexical disagreement problems, we propose a three-step sentence searching method that is sequentially applied when the previous step is failed. The first step is to compare common keyword sequences between users' inputs and target sentences in the lexical level. The second step is to compare sentence types and semantic markers between users' input and target sentences in the semantic level. The last step is to match users's inputs against predefined lexico-syntactic patterns. In the experiments, the proposed method showed better response precision and user satisfaction rate than simple keyword matching methods.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.131-134
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• 1995

최근, 문장단위의 음성을 인식할 수 있는 시스템을 개발하는 단계에 접어들면서 자발적인 발성음성의 인식 또는 음성언어 이해의 차원을 위한 시스템의 개발을 위해 운율특징을 이용하는 연구가 요구되고 있으나, 지금까지 개발되어온 음성이식시스템은 주로 독립단어의 인식수준에 머물고있기 때문에 운율을 이용하고자 하는 연구가 상대적으로 미흡한 수준에 있다. 본 연구에서？ 나국어의 중의성 문장에서 서술어 부분을 세그멘트하고 이 부분의 억양패턴을 자동인식하여 중의성 문장이 서술형, 의문형, 명령형, 권유형인지를 파악하므로써 인식시스템에서 억양패턴을 이용할 수 있는 가능성을 제시하였으며, 서술형 문장음서으이 서술어 부분의 억양변황에 의해 의문형, 명령형, 권유형 무장으로 변환시키므로써 서술어 부분의 억양패턴에 따라 문장의 형태가 구분될 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2002.05a
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• pp.65-71
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• 2002

우리의 기억에 표상되어 있는 개념의 본질과 근원 그리고 이들의 관계에 대한 연구는 연상과 기억구조의 관계에 집중되어 왔다 따라서, 어떤 한 개념과 다른 한 개념이 관계되어 있다는 의미적 혹은 연상적 점화의 양상은 의미기억 구조를 적절히 예시할 수 있을 것이다. 본 연구는 어휘수준에서 보여지는 연상의 양상이 문장수준에서도 유사한 예측을 해낼 수 있는지를 살펴보고자 한다. 즉, 어휘수준에서 연상적 관계에 있는 두 개념이 선행사와 연상 조응사라는 문법성을 띠면서 문장에서 예상되는 역할을 수행할 때는, 의미기억의 또 다른 양상을 보여줄 것이라 예측되며, 이것은 문장의 의미·화용적 추론의 기제로 유인되고 있음을 제안하려고 한다. 또한, 의미·연상적 점화와 추론의 기제간의 적절한 상호작용은 문장의 응집성과 처리속도 간에도 유의미한 예측을 할 수 있음을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.9-13
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• 2020

관계 추출은 주어진 문장이나 문서에 존재하는 개체들 간의 의미적 관계를 찾아내는 작업을 말한다. 최근 문서 수준 관계 추출 말뭉치인 DocRED가 공개되면서 문서 수준 관계 추출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 사전 학습된 Masked Language Model(MLM)이 자연어처리 분야 전체에 영향력을 보이면서 관계 추출에서도 MLM을 사용하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 문서 수준의 관계 추출은 문서의 단위가 길기 때문에 Self-attention을 기반으로 하는 MLM을 사용하면 모델의 계산량이 증가하는 문제가 있다. 본 논문은 이 점을 보완하기 위해 관계 추출에 필요한 문장을 선별하는 간단한 전처리 방법을 제안한다. 또한 문서의 길이에 상관없이 관계 추출에 필요한 어휘 정보를 자동으로 습득 할 수 있는 Relation-Context Co-attention 방법을 제안한다. 제안 모델은 DocRED 말뭉치에서 Dev F1 62.01%, Test F1 59.90%로 높은 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.73-77
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• 2010

본 논문은 의존 구조 분석기를 통합하기 위해 입력 문장의 단어 특성을 활용하는 단어 단위 분배기를 제안한다. 본 모델은 기존의 문장 수준 분배기와는 달리 입력 문장의 단어 특성에 따라 가장 적절한 의존 구조 분석기를 선택하고, 선택된 의존 구조 분석기의 결과를 최종 결과로 사용한다. 기존의 문장 단위 분배기보다 단어 수준의 풍부한 특질을 활용할 수 있다는 장점과 큰 크기의 코퍼스를 사용할 수 있다는 장점이 있다. 총 6개 언어의 LAS를 측정했는데, MALT 보다는 평균 1.98%, MST 보다는 0.54%의 성능 향상이 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.163-168
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• 2002

오늘날 자연어 구문 분석 기술은 만족할 만한 수준에 도달하지 못하고 있고 한국어 구문분석 기술 역시 만족할만한 수준과는 거리가 멀다. 특히 문장의 길이가 긴 문장의 경우 구문분석기가 너무 많은 계산 량으로 인해 제대로 동작하지 못하는 경우가 빈번히 발생하고, 비록 구문구조 결과를 내더라도 정확도가 낮은 경우가 많다. 그 이유는 문장의 길이가 길어질수록 중의성이 매우 증가하여 많은 수의 구문분석 결과가 가능하기 때문이다. 이 중에서 정확한 구문구조를 선택하는 문제는 매우 어려워서 기존의 긴 전체 문장에 대한 구문구조를 한번에 계산하려는 시도는 앞으로도 계속 좋은 결과를 기대하기 어렵다. 따라서 우리는 문장의 길이에 상관없이 항상 안정적으로 결과를 내며, 구문분석에 소요되는 시간이 비교적 짧고, 정확도 역시 높은 구문분석기를 개발하고자 한다. 이를 위하여 전체 문장을 여러 개의 구간으로 분할하여 각 구간을 독립적으로 구문 분석한다. 그 다음 각 구간의 결과를 통합하여 전체 문장에 대한 결과를 생성하는 기법을 택하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.47-49
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• 2018

최근 존재하는 대부분의 관계 추출 모델은 언급 수준의 관계 추출 모델이다. 이들은 성능은 높지만, 문서에 존재하는 다수의 문장을 처리할 때, 문서 내에 주요 개체 및 여러 문장에 걸쳐서 표현되는 개체간의 관계를 분류하지 못한다. 이는 높은 수준의 관계를 정의하지 못함으로써 올바르게 데이터를 정형화지 못하는 중대한 문제이다. 해당 논문에서는 이러한 문제를 타파하기 위하여 여러 문장에 걸쳐서 개체간의 상호작용 관계도 파악하는 전역 수준의 관계 추출 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 전처리 단계에서 문서를 분석하여 사전 지식베이스, 개체 연결 그리고 각 개체의 언급횟수를 파악하고 문서 내의 주요 개체들을 파악한다. 이후 언급 수준의 관계 추출을 통하여 1차적으로 단편적인 관계 추출을 실행하고, 주요개체와 관련된 관계는 외부 메모리에 샘플로 저장한다. 이후 단편적 관계들과 외부메모리를 이용하여 여러 문장에 걸쳐 표현되는 개체 간 관계를 알아낸다. 해당 논문은 이러한 모델의 구조도와 실험방법의 설계에 대하여 설명하였고, 해당 실험의 기대효과 또한 작성하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.541-545
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• 2018

본 논문에서는 Sent2Vec을 이용한 문장 임베딩으로 구현한 유사 문장 판별 시스템을 제안한다. 또한 한국어 특성에 맞게 모델을 개선하여 성능을 향상시키는 방법을 소개한다. 고성능 라이브러리 구현과 제품화 가능한 수준의 완성도 높은 구현을 보였으며, 자체 구축한 평가셋으로 한국어 특성을 반영한 모델에 대한 P@1 평가 결과 Word2Vec CBOW에 비해 9.25%, Sent2Vec에 비해 1.93% 더 높은 성능을 보였다.