• Journal of Korea Entertainment Industry Association
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• v.13 no.2
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• pp.133-143
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• 2019

When writing historical dramas, there was an argument that restoring the language of the times was the responsibility of the playwright, but no full-scale research was done. There was no collaborative study between playwrights and Korean Language scholars. So far, many playwrights have considered it the responsibility of Korean Language scholars to discover and restore language. However, it is a medium that can easily meet the public like a play or movie, and it should have a great responsibility for creation. Language changes with time, so restoring the language of the time in plays and scenarios can lead to difficulties in communicating with modern audiences. However, the change of language according to the times means that it captures the social image and fashion of the time Therefore, language restoration in historical dream means that scenes and backgrounds can be described more realistically. Restore of language is not just necessary to improve the creative environment; it should be understood as the responsibility of the artist to meet the ability of the audience to understand the language of the times already learned. The playwright who writes the historical drama should not only learn the grammar of the background era, but also find out the lost pronunciation and the changed vocabulary so that he can use various dialogues.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.329-334
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• 2021

한국어에서는 문장 내의 주어나 목적어가 자주 생략된다. 자연어 처리에서 이러한 문장을 그대로 사용하는 것은 정보 부족으로 인한 문제 난이도 상승으로 귀결된다. 생략복원은 텍스트에서 생략된 부분을 이전 문구에서 찾아서 복원해 주는 기술이며, 본 논문은 생략된 주어를 복원하는 방법에 대한 연구이다. 본 논문에서는 기존에 생략복원에 사용되지 않았던 다양한 입력 형태를 시도한다. 또한, 출력 레이어로는 finetuning layer(Linear, Bi-LSTM, MultiHeadAttention)와 생략복원 태스크 형태(BIO tagging, span prediction)의 다양한 조합을 실험한다. 국립국어원 무형 대용어 복원 말뭉치를 기반으로 생략복원이 불필요한 네거티브 샘플을 추가하여 ELECTRA 기반의 딥러닝 생략복원 모델을 학습시키고, 생략복원에 최적화된 조합을 검토한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.63-69
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• 1999

최근 다국어 정보검색, 기계번역 등과 관련하여 자동 음차 표기 및 복원에 대한 필요성이 증대되고 있다. 특히 영어와 한국어 같이 그 음운구조의 차이가 큰 언어 쌍인 경우에는 간단한 문제가 아니다. 더구나 외래어를 영어로 복원하는 것은 표기의 경우보다 훨씬 어렵다. 본 논문에서는 결정트리 학습을 통한 한/영 자동 음차 복원 방법을 제안하고 기존의 방법 및 로마자 표기법에 기반한 방법에 비교하여 매우 정확하게 복원이 가능함을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.54-59
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• 2019

본 논문은 대화 시스템인 챗봇의 성능 향상을 위한 생략 복원 기술의 정확률을 올리기 위한 유효 발화문 인식 모델을 제안한다. 생략 복원 기술은 챗봇 사용자의 현재 발화문의 생략된 정보를 이전 발화문으로부터 복원하는 기술이다. 유효 발화문 인식 모델은 현재 발화문의 생략된 정보를 보유한 이전 발화문을 인식하는 역할을 수행한다. 유효 발화문 인식 모델은 BERT 기반 이진 분류 모델이며, 사용된 BERT 모델은 한국어 문서를 기반으로 새로 학습된 한국어 사전 학습 BERT 모델이다. 사용자의 현재 발화문과 이전 발화문들의 토큰 임베딩을 한국어 BERT를 통해 얻고, CNN 모델을 이용하여 각 토큰의 지역적인 정보를 추출해서 발화문 쌍의 표현 정보를 구해 해당 이전 발화문에 생략된 개체값이 있는지를 판단한다. 제안한 모델의 효과를 검증하기 위해 유효 발화문 인식 모델에서 유효하다고 판단한 이전 발화문만을 생략 복원 모델에 적용한 결과, 생략 복원 모델의 정확률이 약 5% 정도 상승한 것을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.239-243
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• 2001

이 논문은 한국어 백과사전에 등장하는 질병에 대한 요약문 생성의 일환으로 내용을 비교하고 중복성을 제거하기 위해 논리표현으로의 변환과정에서 중요한 영대명사의 복원을 다룬다. 백과사전의적인 기술 특성상 자주 등장하는 영대명사의 복원을 위해 통사 의미적 혹은 담화적 언어지식에 의존하기보다는 질병에 관한 개념지도를 토대로 복원할 수 있다는 지식기반 방식을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.403-406
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• 2022

최근 한국어 언어 모델이나 단어 벡터 생성 등에서는 효과적인 토큰을 만들기 위해 품사 태그 없이 형태소 열만을 사용하고 있다. 본 논문에서는 입력 문장에 대해 품사 태그열 생성없이 형태소 열만을 직접 출력하는 효율적인 모델을 제안한다. 특히, 자연어처리에서 적합한 트랜스포머를 활용하기 위해, 입력 음절과 원형 복원된 형태소 조각이 1:1로 대응되는 새로운 형태소 태깅 방법을 제안한다. 세종 품사 부착 말뭉치를 대상으로 평가해 본 결과 공개 배포되어 있는 기존 형태소 분석 모델들보다 형태소 단위 F1 기준으로 약 7%에서 14% 포인트 높은 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.213-219
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• 2017

말과 글에서 유추가 가능한 정보에 대해서는 사람들이 일반적으로 생략해서 표현하는 경우를 볼 수 있다. 사람들은 생략된 정보를 문맥적으로 유추하여 이해하는 것이 어렵지 않지만, 컴퓨터의 경우 생략된 정보를 고려하지 못해 주어진 정보를 완전하게 이해하지 못하는 문제를 낳게 된다. 우리는 이러한 문제를 생략어복원을 통해 해결할 수 있다고 여기면서 본 논문을 통해 한국어 생략어복원에 대해 정의하고 기술 개발에 필요한 말뭉치 구축 시의 생략어복원 대상 및 태깅 사례를 포함하는 가이드라인을 제안한다. 또한 본 가이드라인에 의한 말뭉치 구축 및 기술 개발을 통해서 엑소브레인과 같은 한국어 질의응답 시스템의 품질 향상에 기여하는 것이 본 연구의 궁극적인 목적이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.536-539
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• 2021

본 논문은 한국어에서 형태소 복원을 위한 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 기계학습 기반 형태소 분석에서 형태소 복원은 기분석 사전과 약간의 경험규칙을 이용한다. 이와 같은 방법은 모호성을 해결하기 위해 사전에 모든 정보를 저장하는 것이 불가능할 뿐 아니라 단음절 이형태의 모호성을 해결할 수 없을 것이다. 이러한 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 생성된 모호성을 Viterbi 알고리즘을 이용해서 해소한다. 본 논문의 형태소 복원 과정은 기본적으로 기분석 사전과 약간의 경험규칙을 이용하여 형태소 복원 후보를 찾고 여러 후보가 있을 경우(모호성의 생성), 그 결과를 Viterbi 알고리즘으로 이형태를 결정한다. 실험을 위해 모두의 말뭉치(형태 분석)를 사용하고, 평가는 NER 방식으로 평가한다. 그 결과 품사 부착에 대해 96.28%정도의 성능을 보여주었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.379-385
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• 1998

한국어가 연속적으로 발음될 때 여러 가지 음운 변동현상이 일어난다. 이것은 한국어 연속음성 인식을 어렵게 하는 주요 요인 중의 한가지이다. 본 논문은 음운변동현상이 반영된 음성 인식 문자열을 규칙에 의거하여 text 기반 문자열로 다시 복원시키고 복원 결과 후보들을 형태소 분석하여 유용한 문자열만을 최종 결과로 생성하게 하는 시스템을 구성하였다. 복원은 4가지 rule 즉, 음절 경계 종성 초성 복원 rule, 모음처리 복원 rule, 끝음절 중성 복원 rule, 한 음절처리 rule에 따라 이루어진다. 규칙 적용 과정중에 효과적인 복원을 위해 x-clustering정보를 정의 하여 사용하고, 형태소 분석기에 입력될 복원 후보수를 제한하기 위해 postfix음절 빈도정보를 구하여 사용한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.3-7
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• 2012

본 논문은 구문분석의 전처리로서 생략된 한국어 격조사의 복원 방법을 제안한다. 격조사 생략은 체언과 용언 사이의 관계가 아주 밀접하여 생략하여도 의사 전달에 문제가 없을 경우에 자주 발생한다. 이렇게 생략된 조사는 구문분석의 복잡도를 크게 높일 뿐 아니라 구문 분석의 오류의 원인이 되기도 한다. 본 논문에서는 구문구조 부착 말뭉치를 분석하여 생략된 조사는 그 체언과 용언 사이의 거리가 매우 가깝다는 사실을 발견하였고 이 성질을 이용해서 기계학습 방법을 이용해서 생략된 조사를 복원하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 ETRI 구문구조 부착 말뭉치를 이용해서 실험한 결과, 생략된 조사의 81%를 정확하게 복원할 수 있었다.