• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.324-326
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• 2017

개체명 인식은 입력 문장에서 인명, 지명, 기관명, 날짜, 시간 등과 같은 고유한 의미를 갖는 단어 열을 찾아 범주를 부착하는 기술이다. 기존의 연구에서는 단어 단위나 음절 단위를 입력으로 사용하였다. 하지만 단어 단위의 경우 미등록어 처리가 어려우며 음절 단위의 경우 단어 고유의 의미가 희석되는 문제가 발생한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 본 논문에서는 형태소 단위 개체명 인식기와 음절 단위 개체명 인식기를 앙상블하여 보정된 결과를 예측하는 개체명 인식기를 제안한다. 제안된 모델은 각각의 단일 입력 모델보다 향상된 F1-점수(0.8049)를 보였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.938-942
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• 2007

신문 기사 및 상품 평은 특정 주제나 상품을 대상으로 하여 글쓴이의 감정과 의견이 잘 나타나 있는 대표적인 문서이다. 최근 여론 조사 및 상품 의견 조사 등 다양한 측면에서 대용량의 문서의 의미적 분류 및 분석이 요구되고 있다. 본 논문에서는 문서에 나타난 내용을 기준으로 문서가 나타내고 있는 감정을 긍정과 부정의 두 가지 범주로 분류하는 시스템을 구현한다. 문서 분류의 시작은 감정을 지닌 대표적인 종자 어휘(seed word)로부터 시작하며, 자질의 선정은 한국어 특징상 감정 및 감각을 표현하는 명사, 형용사, 부사, 동사를 대상으로 한다. 가중치 부여 방법은 한글 유의어 사전을 통해 종자 어휘의 의미를 확장하여 각각의 가중치를 책정한다. 단어 벡터로 표현된 입력 문서를 이진 분류기인 지지벡터 기계를 이용하여 문서에 나타난 감정을 판단하는 시스템을 구현하고 그 성능을 평가한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.535-537
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• 2003

본 논문에서는 웹 문서들이 가지는 용어 정보들과 어휘들의 의미구조를 계층적 형태로 표현한 온틀로지 기반 자동 문서분류 방법을 제안한다. 문서 분류는 문서들을 가장 잘 표현할 수 있는 자질들을 점하고 이러한 자질들을 통해 미리 정의된 2개 이상의 카테고리에 문서의 내용을 파악하여 가장 관련이 있는 카테고리로 할당하는 것이다. 본 논문에서는 웹 문서에서 추출한 용어 정보들의 유사도와 온톨로지 카테고리의 유사도를 계산하여 웹 문서를 분류하며, 문서 분류를 위한 실험데이터나 학습과정 없이 바로 실시간으로 문서분류가 이루어지며, 결과적으로 문서들이 가지는 고유한 의미와 관계의 식별을 통하여 보다 더 정확하게 문서분류를 가능하게 해준다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.293-296
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• 2019

개체명 인식은 입력 문장에서 인명, 지명, 기관명, 날짜, 시간과 같이 고유한 의미를 갖는 단어들을 찾아 개체명을 부착하는 기술이다. 최근 개체명 인식기는 형태소 단위나 음절 단위의 입력을 사용하는 연구가 주로 진행되고 있다. 그러나 형태소 단위 개체명 인식은 미등록어를 처리하지 못하는 문제점이 존재하고 음절 단위 개체명 인식은 단어의 의미를 제대로 반영하지 못하는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 이 문제점을 보완하기 위해 품사 정보를 활용한 음절 단위 개체명 인식기를 제안한다. 또한 개체명 인식 성능에 큰 영향을 미치는 개체명 사전 자질을 더 효과적으로 사용할 수 있는 방법을 제안하며 이 방법을 사용했을 때 기존의 방법보다 향상된 개체명 인식 성능(F1-score 0.8576)을 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.229-235
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• 2019

동시통역에서는 번역이 즉각적으로 빠르게 이루어지면서 원천텍스트의 의미가 정확히 전달되는 것이 핵심이다. 따라서 실시간 동시통역 시스템의 개발을 위해서는 번역정확도와 번역속도가 균형적으로 최적을 이루는 지점에서 분절하는 방법론이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 운율 정보, 문법·통사 규칙, 의미 단위, 담화구조 표지, 분절단위의 길이 등 다양한 언어학적 자질을 제시하였다. 또한 본 논문에서 제안한 방법론을 검증하는 실험을 진행하였으며 그 결과 영한 데이터는 82%, 한영 데이터는 90%의 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.181-184
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• 2019

상호참조해결은 주어진 문서에서 상호참조해결 대상이 되는 멘션(mention)을 식별하고, 같은 개체(entity)를 의미하는 멘션을 찾아 그룹화하는 자연어처리 태스크이다. 한국어 상호참조해결에서는 멘션 탐지와 상호참조해결을 동시에 진행하는 end-to-end 모델과 포인터 네트워크 모델을 이용한 방법이 연구되었다. 구글에서 공개한 BERT 모델은 자연어처리 태스크에 적용되어 많은 성능 향상을 보였다. 본 논문에서는 한국어 상호참조해결을 위한 BERT 기반 end-to-end 신경망 모델을 제안하고, 한국어 데이터로 사전 학습된 KorBERT를 이용하고, 한국어의 구조적, 의미적 특징을 반영하기 위하여 의존구문분석 자질과 개체명 자질을 적용한다. 실험 결과, ETRI 질의응답 도메인 상호참조해결 데이터 셋에서 CoNLL F1 (DEV) 71.00%, (TEST) 69.01%의 성능을 보여 기존 연구들에 비하여 높은 성능을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.50-59
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• 2007

본 논문에서는 효율적인 정보검색을 위한 의미 기반의 질의 분석 및 확장을 제안한다. 기존의 정보검색 시스템들은 사용자 질의로 자연언어 질의를 허용하고 있지만 단순히 명사 단어의 색인어를 사용자 질의로부터 추출하여 정보검색에 활용하기 때문에 사용자의 질의 의도를 반영한 정보검색을 하지 못한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 의미 기반 질의 분석 및 확장은 사용자의 질의를 의미적으로 분석하여, 질의유형을 결정하고 의미 자질들을 추출한다. 추출된 의미 자질들과 정답을 표현하기 위해 사용되는 구문구조를 이용하여 사용자 질의를 확장한다. 또한 확장된 질의를 이용하여 정답을 포함하는 관련문서들을 정보검색 결과의 상위에 랭크시킬 수 있는 방법을 제시한다. 비교적 짧지만 사용자의 질의 의도를 충분히 표현하고 있는 자연언어 질의에 대한 의미 기반의 질의 분석 및 확장을 통해 정보검색의 정확률을 향상시킬 수 있음을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.105-109
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• 1999

영-한 기계번역 중 변환 단계에서 한국어 문장을 생성하기 위해서는 구구조 변환 후 조사 및 대역어 선택으로 이루어진다. 그러나 하나의 영어 단어는 여러 개의 한국어 의미들을 가지고 있기 때문에 문장에서 사용된 영어의 정확한 의미에 해당하는 한국어 대역어를 선택하는 것은 번역의 질을 높이고 시스템의 성능에 매우 중요한 역할을 한다. 특히 용언 및 체언의 대역어 선택은 문장에서 서로 간의 의미적인 관계를 고려하여야 올바른 대역어를 선택할 수 있다. 기존에는 전자 사전에 용언과 체언간의 연어 정보(collocation information)를 구축하여 대역어 선택의 문제를 해결하려고 하였으나 연어 정보가 사전에 존재하지 않을 때 올바른 대역어를 선택할 수 없었다. 또한 용언과 체언의 관계를 나타내는 조사를 선택하기 위하여 격(case)을 세분화하여 사전을 구축하였으나 격의 분류 및 사전을 구축할 경우 격을 선택하는 어려움이 있었다. 이에 따라 본 논문에서는 문형(sentence pattern)에 의한 방법으로 용언의 대역어 및 용언이 갖는 필수격 체언의 조사와 대역어 선택방법을 제안한다. 문형의 구조적인 정보에는 용언과 체언의 의미적 역할(thematic role)을 하는 조사 및 용언이 갖는 필수격 체언의 의미 자질(semantic feature)을 갖고 있다. 이러한 의미 자질을 wordnet과 한/영 및 영/한 사전을 이용하여 의미 지표(semantic marker)를 갖는 문형 사전을 구축한다. 또한 의미 지표를 갖는 문형 사전을 기반으로 조사 및 대역어 선택 알고리즘을 개발한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.77-83
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• 2012

본 연구에서는 로봇의 자동 동화구연을 목표로 발화문장 상의 감정 파악 및 등장인물 별 다앙한 TTS 보이스 선택에 활용 가능한 발화문장의 화자 파악문제를 다룬다. 본 연구에서는 기존 규칙기반 방법론에서 많이 활용되어온 자질인 후보의 위치, 화자 후보의 주격/목적격 여부, 발화동사 존재 여부를 비롯하여 동화에 자주 나타나는 등장인물의 의미적 분류 및 등장인물의 등장/퇴장과 관련된 동사들을 추가 자질로 활용한다. 사람 및 동식물, 무생물이 모두 화자가 될 수 있는 동화 코퍼스에서 제안한 자질들을 활용하여 의사결정트리로 학습 및 검증한 결과 규칙기반의 베이스라인 방법에 비해 최대 49%의 정확도가 향상되었고, 제안한 방법론이 데이터의 변화에도 강인한 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.116-119
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• 2013

요즘 많은 사람들은 트위터를 통해 짧은 문장의 트윗을 작성하여 자신의 의견이나 생각을 표현한다. 사람들이 작성한 트윗은 사용자의 연령, 성별, 지역에 따라 다른 특성이 담겨있다. 이러한 정보를 이용하여, 기업에서는 연령대, 성별, 지역에 따라 각기 다른 마케팅 전략을 세울 수 있을 것이다. 본 논문에서는 트위터 사용자들의 트윗을 분석하여 연령대, 성별, 지역을 예측하려 한다. 네이버 오픈사전의 자질, 한국전자통신연구원(ETRI)의 개체명 사전을 이용한 자질 및 한국어 형태소 분석, 음절 단위의 bigram을 클래스별 의미 있는 자질로 선택하고 LDA를 이용하여 예측된 확률분포를 활용하여 분류한 결과, 연령 72%, 성별 75%, 지역 43%의 납득할만한 예측 정확도 결과를 얻게 되었다.