• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.347-351
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• 2018

이 논문은 대화 시스템에서 질의를 이해하기 위해 딥 러닝 모델을 통해 추출된 자동 추출 자질을 이용하여 문장의 유사성을 분석하는 방법에 대해 기술한다. 문장 간 유사성을 분석하기 위한 자동 추출 자질로써, 문장 내 표현 순차적 정보를 반영하기 위한 RNN을 이용하여 생성한 문장 벡터와, 어순에 관계 없이 언어 모델을 학습하기 위한 CNN을 이용하여 생성한 문장 벡터를 사용한다. 이렇게 자동으로 추출된 문장 임베딩 자질은 금융서비스 대화에서 입력 문장을 분류하거나 문장 간 유사성을 분석하는데 이용된다. 유사성 분석 결과는 질의 문장과 관련된 FAQ 문장을 찾거나 답변 지식을 찾는데 활용된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.580-583
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• 2018

본 논문에서는 SeqGAN 모델을 사용하여 한국어 시를 자동 생성해 보았다. SeqGAN 모델은 문장 생성을 위해 재귀 신경망과 강화 학습 알고리즘의 하나인 정책 그라디언트(Policy Gradient)와 몬테카를로 검색(Monte Carlo Search, MC) 기법을 생성기에 적용하였다. 시 문장을 자동 생성하기 위한 학습 데이터로는 사랑을 주제로 작성된 시를 사용하였다. SeqGAN 모델을 사용하여 자동 생성된 시는 동일한 구절이 여러번 반복되는 문제를 보였지만 한국어 텍스트 생성에 있어 SeqGAN 모델이 적용 가능함을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.357-361
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• 2019

기계학습을 이용하여 개체명 인식을 수행하기 위해서는 많은 양의 개체명 말뭉치가 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 문장 자동 생성을 통해 개체명 표지가 부착된 말뭉치를 구축하는 방법을 제안한다. 기존의 한국어 문장 생성 연구들은 언어모델을 이용하여 문장을 생성하였다. 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델을 이용하여 주어진 표지열에 기반 하여 문장을 생성하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템을 활용하여 자동으로 개체명 표지가 부착된 3,286개의 새로운 문장을 생성할 수 있었다. 학습말뭉치 문장과 약 70%의 차이를 보이는 새로운 문장을 생성하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.209-212
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• 2017

고도화된 머신러닝과 딥러닝 기술은 영상처리, 자연어처리 등의 분야에서 많은 문제를 해결하고 있다. 특히 사용자가 입력한 문장을 분석하고 그에 따른 문장을 생성하는 자연어처리 기술은 기계 번역, 자동 요약, 자동 오류 수정 등에 널리 이용되고 있다. 딥러닝 기반의 자연어처리 기술은 학습을 위해 여러 계층의 신경망을 구성하여 단어 간 의존 관계와 문장 구조를 학습한다. 그러나 학습 과정에서의 계산양이 방대하여 모델을 구성하는데 시간과 비용이 많이 필요하다. 그러나 Word2Vec 모델은 신경망과 유사하게 학습하면서도 선형 구조를 가지고 있어 딥러닝 기반 자연어처리 기술에 비해 적은 시간 복잡도로 고차원의 단어 벡터를 계산할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Word2Vec 모델을 활용하여 한국어 문장을 생성하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 지정된 문장 템플릿에 유사도가 높은 각 단어들을 적용하여 문장을 구성하는 Word2Vec 모델을 설계하였고, 서로 다른 학습 데이터로부터 생성된 문장을 평가하고 제안한 모델의 활용 방안을 제시하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.209-212
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• 2017

고도화된 머신러닝과 딥러닝 기술은 영상처리, 자연어처리 등의 분야에서 많은 문제를 해결하고 있다. 특히 사용자가 입력한 문장을 분석하고 그에 따른 문장을 생성하는 자연어처리 기술은 기계 번역, 자동 요약, 자동 오류 수정 등에 널리 이용되고 있다. 딥러닝 기반의 자연어처리 기술은 학습을 위해 여러 계층의 신경망을 구성하여 단어 간 의존 관계와 문장 구조를 학습한다. 그러나 학습 과정에서의 계산양이 방대하여 모델을 구성하는데 시간과 비용이 많이 필요하다. 그러나 Word2Vec 모델은 신경망과 유사하게 학습하면서도 선형 구조를 가지고 있어 딥러닝 기반 자연어처리 기술에 비해 적은 시간 복잡도로 고차원의 단어 벡터를 계산할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Word2Vec 모델을 활용하여 한국어 문장을 생성하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 지정된 문장 템플릿에 유사도가 높은 각 단어들을 적용하여 문장을 구성하는 Word2Vec 모델을 설계하였고, 서로 다른 학습 데이터로부터 생성된 문장을 평가하고 제안한 모델의 활용 방안을 제시하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.97-102
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• 1999

텍스트 요약이란 중요정보만을 추출하여 본래 텍스트의 의미를 전달하는 축약 과정이다. 인터넷을 통한 온라인 정보가 급증함에 따라 정보에 대한 처리와 신속한 내용 파악을 위한 효율적인 자동 텍스트 방법이 필요하다. 기존의 통계적 방법으로는 전체 텍스트의 구조적인 특징을 고려할 수가 없기 때문에, 생성된 요약문의 의미적 흐름이 부자연스럽고, 문장간 응집도가 떨어지게 된다. 수사학적 방법은 요약문을 생성하기 위해서 문장간의 접속관계를 이용한다. 수사 구조란 텍스트를 이루는 문장들간의 논리적인 결합관계로, 수사학적 방법은 이러한 결합관계를 파악하여 요약문을 생성하는 방법이다. 본 논문에서는 표지들이 나타내는 접속 관계정보를 사용하여, 텍스트의 수사구조를 분석한 후 요약문을 생성하는 시스템을 구현한다. 수사구조 파싱 과정은 문장간의 수사구조 파싱과 문단간의 수사구조 파싱, 두 단계로 이루어진다. 파싱은 차트파싱 방법을 사용하여 상향식으로 진행된다. 입력된 문장들로부터 두 단계 파싱에 의해 전체 텍스트의 수사구조 트리를 생성하며, 생성된 트리에서 가중치를 계산하여 중요 문장들을 요약문으로 추출한다.

• 정보관리학회지
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• 제25권1호
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• pp.19-41
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• 2008

논문기사의 비평적 초록을 웹 환경 아래서 자동으로 생성하기 위하여 비평 단서어구, 비평 정보 범례, 비평 수록 문장 발췌규칙, 비평문장 생성규칙을 작성하였다. 비평 정보를 발췌하고 문장을 생성하는데 필요한 비평문 작성 도움 온톨로지를 만들어 비평의 단초가 되는 단서어구와 문장 간의 징후들을 관리 운영하였다. 징후들은 원문의 연구목적, 방법, 결과, 결론 문장을 중심으로 그 주변 문장들에서 상호 작용하여 표출되는 문맥적 정보를 이용하였다. 실제 비평문장의 성능을 조사한 결과, 발췌 및 생성 규칙의 개선과 온톨로지의 관계들이 보강되어야 할 것으로 판단하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.605-607
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• 2018

본 논문에서는 음절 임베딩과 양방향 LSTM-CRF 모델을 이용한 한국어 문장 자동 띄어쓰기 시스템을 제안한다. 문장에 대한 자질 벡터 표현을 위해 문장을 구성하는 음절을 Unigram 및 Bigram으로 나누어 각 음절을 연속적인 벡터 공간에 표현하고, 양방향 LSTM을 이용하여 현재 자질에 양방향 자질들과 의존성을 부여한 새로운 자질 벡터를 생성한다. 이 새로운 자질 벡터는 전방향 신경망과 선형체인(Linear-Chain) CRF를 이용하여 최적의 띄어쓰기 태그 열을 예측하고, 생성된 띄어쓰기 태그를 기반으로 문장 자동 띄어쓰기를 수행하였다. 문장 13,500개와 277,718개 어절로 이루어진 학습 데이터 집합과 문장 1,500개와 31,107개 어절로 이루어진 테스트 집합의 학습 및 평가 결과는 97.337%의 음절 띄어쓰기 태그 분류 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.383-387
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• 2019

자연어 문장의 자동 평가는 생성된 문장과 정답 문장을 자동으로 비교 및 평가하여, 두 문장 사이의 의미 유사도를 측정하는 기술이다. 이러한 자연어 문장 자동 평가는 기계 번역, 자연어 요약, 패러프레이징 등의 분야에서 자연어 생성 모델의 성능을 평가하는데 활용될 수 있다. 기존 자연어 문장의 유사도 측정 방법은 n-gram 기반의 문자열 비교를 수행하여 유사도를 산출한다. 이러한 방식은 계산 과정이 매우 간단하지만, 자연어의 다양한 특성을 반영할 수 없다. 본 논문에서는 BERT를 활용한 한국어 문장의 유사도 측정 방법을 제안하며, 이를 위해 ETRI에서 한국어 말뭉치를 대상으로 사전 학습하여 공개한 어절 단위의 KorBERT를 활용한다. 그 결과, 기존 자연어 문장의 유사도 평가 방법과 비교했을 때, 약 13%의 성능 향상을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.348-355
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• 2001

세종전자사전은 한국어 어휘의 정보를 총체적으로 표상하는 전산어휘자료체이다. 세종전자사전은 궁극적으로 다양한 유형과 기능의 한국어 자동처리에의 활용을 목표로 한다. 세종체언전자사전은 최종적으로 5만여 항목을 대상으로 구축될 것이다. 세종명사전자사전은 전산적 효율성을 고려하여 명사 어휘의 정보를 8개의 하위정보구획과 50여개의 세부정보항목으로 구분하여 표상한다. 특히, 명사의 어휘 통사적인 결합에 관한 정보는 한국어 명사구와 문장의 자동생성에 직접 활용될 수 있는 정보이다. 명사는 수식어 요소 또는 조사와 결합하여 명사구를 형성하고, 동사 및 형용사와 결합하여 문장의 생성에 참여한다. 개별 명사들은 이 과정에서 다양한 제약적인 양상들을 보여주고 있으며, 세종명사전자사전은 이 정보들을 명시적으로 표상한다. 또한 명사는 기능동사와 결합하는 술어명사와 그렇지 않은 비술어명사로 구분이 된다. 술어 명사가 기능동사와 결합하여 문장을 형성할 때, 명사와 그 논항들은 다양한 통사적 기능을 담당한다. 또한 술어명사는 논항과 결합하여 명사구를 형성한다. 그러나, 술어명사의 명사구 형성과 기능동사의 결합은 불규칙적이고, 명사와 기능동사의 의미적 특성에 따라 다양한 제약이 발견된다. 이 정보들의 정밀한 표상은 개별 술어명사로부터 생성될 수 있는 가능한 명사구와 문장의 형태를 구체적으로 밝혀주게 된다. 세종명사전자사전의 어휘 통사적인 결합에 관한 정보들은 명사구 또는 문장의 자동생성의 정확성과 효율성을 높여줄 것이다.