• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.327-329
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• 2012

문서 내에 존재하는 중요한 개체들 간의 관계를 자동으로 추출할 때 개체와 개체 사이의 상호작용 표현에 중요하게 관여하는 핵심자질을 잘 선택할수록 빠르고 정확하게 관계 추출을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 개체 쌍 사이에 존재하는 술어-논항 구조의 어휘 패턴 문자열을 정규화해서 스트링 커널에 적용하는 관계 추출 방법을 제안한다. 제안된 시스템의 성능 평가를 위해서 과학기술문헌에 존재하는 중요한 개체들 간의 연관관계 추출 성능 평가를 수행하는 테스트컬렉션을 자체적으로 구축하였으며 실험을 통하여 제안된 방법의 성능을 측정하였다. 정확도 실험 결과, 스트링 커널의 입력으로 문장 전체를 사용한 경우에는 55.0693%, 개체 쌍 사이의 문자열을 사용한 경우에는 61.0331%, 그리고 술어-논항 구조의 어휘 패턴 문자열을 사용한 경우에는 69.14%로, 술어-논항 구조의 어휘 패턴 문자열을 사용했을 때 성능이 가장 좋게 나타났다. 결론적으로 문장 내의 술어-논항 구조를 분석하여 정규화된 어휘 패턴을 생성하고 이렇게 생성된 문자열을 스트링 커널에 적용하는 방법이 관계 추출에 유용한 방법임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2005년도 제17회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.151-158
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• 2005

본 논문에서는 2단계 구문분석을 통한 구문분석 말뭉치 구축도구를 제안한다. 제안하는 방법은 대량의 구문분석 말뭉치를 수동으로 구축할 때 요구되는 작성자의 수작업을 줄이는 것을 목적으로 한다. 도구는 입력 문장을 문장 분할기준에 따라 분할하는 문장 분할 단계, 각 부분에 대해 자동 구문분석을 수행하는 부분 구문구조 생성 단계, 각 부분 구문구조를 통합하여 완전한 구문구조를 얻는 부분 통합 단계로 이루어져 있다. 자동 구문분석은 자질기반 한국어 구문분석모델을 이용하였고 문장을 부분으로 분할할 때는 문장 분할기준을 말뭉치에서 자동추출 하고 간단한 검증을 거쳐 적용하는 방법을 택하였다. 구문분석 말뭉치 구축의 각 단계에서 자동 구문 분석기가 출력한 결과를 작성자가 취소, 재구축 가능하게 하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.21-32
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• 2009

본 논문은 사용자가 정보 욕구를 정확하게 질의어로 입력하고, 원하는 정보가 검색될 수 있도록 지원하기 위한 사용자 의도 자동추출과 이를 이용한 인텐션 맵 구축 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 동일한 검색어를 입력한 사용자들의 검색 이력 데이터를 이용하여 사용자 의도 자질을 선정하고, 클러스터링 알고리즘과 사용자 의도 추출 알고리즘을 이용하여 사용자 의도를 추출하였다. 추출된 사용자 의도는 지식표상 이론에 근거한 인텐션 맵으로 표현하였다. 제안한 인텐션 맵의 효용성 분석을 위하여 현재 국내 상용 검색엔진에서 제공받은 2,600개의 사용자 검색 이력 데이터를 이용하였다. 실험결과 인텐션 맵을 이용한 정보검색이 일반 검색엔진을 이용 할 때 보다 통계적으로 유의미한 만족도를 나타내었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.287-292
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• 2003

동사와 기본구 사이의 문법관계 분석은 품사부착과 기본구 인식이 수행된 상태에서, 동사와 의존관계를 갖는 기본구를 찾고 각 구의 구문적, 의미적 역할을 나타내는 기능태그를 인식하는 작업이다. 본 논문에서는 바이오 문서에서 단백질과 단백질, 유전자와 유전자 사이의 상호작용관계를 자동으로 추출하기 위해서 제안한 문법관계 분석 방법을 적용하고 따라서 동사와 명사고, 전치사고, 종속 접속사의 관계만을 분석하며 기능태그도 정보추출에 유용한 주어, 목적어를 나타내는 태그들로 제한하였다. 기능태그 부착과 의존관계 분석을 통합해 수행하였으며, 지도학습 방법 중 분류문제에서 좋은 성능을 보이는 지지 벡터 기계를 분류기로 사용하였고, 메모리 기반 학습을 사용하여 자질을 추출하였으며, 자료부족문제를 완화하기 위해서 저빈도 단어는 품사 타입 또는 워드넷의 최상위 클래스의 개념을 이용해서 대체하였다. 시험 결과지지 벡터 기계를 이용한 문법관계 분석은 실제 적용시 빠른 수행시간과 적은 메모리 사용으로 상호작용관계 추출에서 효율적으로 사용될 수 있음을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 및 제1회 형태소 분석기 및 품사태거 평가 워크숍
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• pp.117-122
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• 1999

본 연구는 형태소 분석에 필요한 언어 지식과 품사 태깅에 필요한 확률 정보를 별도의 언어 지식 추가 없이 학습 말뭉치를 통해서 얻어내는 방법을 제안한다. 먼저 품사 부착된 학습 말뭉치로부터 형태소 사전과 결합 정보를 추출한다. 그리고 자주 발생하는 어절 및 해석상 모호성이 많은 어절에 대해서는 학습 말뭉치에서 발견된 형태소 분석 결과를 저장하여 형태소 분석에 소요되는 시간과 형태소 분석의 정확률을 높인다. 또한 미등록어의 많은 부분을 차지하는 인명, 지명, 조직명에 대해서는 정보 추출 분야에서 사용하는 고유 명사 분류법으로 해결한다. 품사 태깅을 위해서는 품사열 정보와 품사열 정보로는 해결할 수 없는 경우를 위한 어휘 정보를 학습 말뭉치에서 추출한다. 품사열 정보와 어휘 정보는 정형화 과정을 거쳐 최대 엔트로피 모델의 자질로 사용되어 품사 태깅 시스템을 위한 확률 분포를 구성한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 학습 말뭉치를 기반으로 한다는 특성에 의해 다양한 영역에 사용하기 쉽다. 또한 어휘 정보로 품사 문맥 정보를 보완하기 때문에 품사 분류 체계와 형태소 해석 규칙에 영향을 적게 받는다는 장점을 가진다. MATEC '99 데이터 실험 결과 형태소 단위로 94%의 재현률과 93%의 정확률을 얻을 수 있었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제43권1호
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• pp.313-332
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• 2009

교차언어 문서 범주화(CLTC)는 다른 언어로 된 학습집단을 이용하여 문헌을 자동 분류할 수 있다. 이 연구는 KTSET으로부터 CLTC에 적합한 실험문헌집단을 추출하고, 기계 번역기를 이용하여 가능한 여러 CLTC 방법의 분류 성능을 비교하였다. 분류기는 SVM 분류기를 이용하였다. 실험 결과, CLTC 중에 다국어 학습방법이 가장 좋은 분류 성능을 보였으며, 학습집단 번역방법, 검증집단 번역방법 순으로 분류 성능이 낮아졌다. 하지만 학습집단 번역방법이 기계번역 측면에서 효율적이며, 일반적인 환경에 쉽게 적용할 수 있고, 비교적 분류 성능이 좋아 CLTC 방법 중에서 가장 높은 이용 가능성을 보였다. 한편 CLTC에서 기계번역을 이용하였을 때 번역과정에서 발생하는 자질축소나 주제적 특성이 없는 자질로의 번역으로 인해 성능 저하를 가져왔다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2006년도 제18회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.189-196
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• 2006

본 논문은 시맨틱 웹 응용 서비스를 구현함에 있어 필수적으로 요구되는 온톨로지 인스턴스 구축을 효율적으로 처리하는 데 있어 텍스트 처리 기술이 어떤 역할을 수행할 수 있는 가를 $OntoFrame-K^{(R)}$라는 시맨틱 웹 기반 정보 유통 체계에의 적용 사례를 통해 살펴본다. 본 논문에서 소개하는 텍스트 처리 기술은 개체 확인물 통한 개념 사례화, 주제 분야 할당을 통한 메타데이터 확장에, 그리고 인용 정보 추출 및 인용 관계 구축을 통한 객체 관계속성 구축에 적용된다. 개체 확인에서는 메타데이터 비교 잊 병합을 사용하였으며 이를 기반으로 한 수작업 구축을 통해 8,543명의 인력 URI를 확보하였다. 주제 및 분야 할당에서는 색인어와 분야분류명이 매핑된 시소러스 개념어의 매칭을 통해 색인어 별 TF (Term Frequency), 색인어와 매칭된 개념어 별 TF, 색인어와 매칭된 개념어 별 시소러스에서의 깊이, 색인어와 매칭된 개념어 별 개념 패싯, 색인어와 매칭된 각 개념어에 부착된 분야분류명 목록 등 할당을 위한 다양한 자질을 확보 적용하였다. 인용 정보 추출과 인용 관계 구축에서는 객체 URI와 인력 URI를 기반으로 하여 자동 추출된 인용 정보를 반영하는 방식으로 7,237개 문헌으로부터 총 135개의 인용 네트워크 그룹을 자동으로 확보하였다. 본 연구를 통해 제시된 텍스트 처리 기술의 활용 방안이 향후 시맨틱 웹 응용 서비스 및 인프라 구현에서 다각적으로 활용될 수 있기를 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.824-827
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• 2015

최근 자연어처리에 딥 러닝이 적용되고 있다. 딥 러닝은 기존의 기계학습 방법들과 달리, 자질 추출 및 조합 등과 같이 사람이 직접 수행해야 했던 부분들을 자동으로 처리할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 기존 상호참조해결에 적용했던 SVM 대신 딥 러닝을 이용할 것을 제안한다. 실험결과, 딥 러닝을 이용한 시스템의 성능이 57.96%로 SVM을 이용한 것보다 약 9.6%만큼 높았다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.115-119
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• 2019

딥러닝 모델은 자동으로 자질을 추출하고 추상화 하기 위해 깊은 은닉층을 가지며, 이전 연구들은 이러한 은닉층을 깊게 쌓는 것이 성능 향상에 기여한다는 것을 증명해왔다. 하지만 데이터나 태스크에 따라 높은 성능을 내는 깊이가 다르고, 모델 깊이 설정에 대한 명확한 근거가 부족하다. 본 논문은 데이터 셋에 따라 적합한 깊이가 다르다고 가정하고, 이를 확인하기 위해 모델 내부에 분류기를 추가하여 모델 내부의 학습 경향을 확인하였다. 그 결과 태스크나 입력의 특성에 따라 필요로 하는 깊이에 차이가 있음을 발견하였고, 이를 근거로 가변적으로 깊이를 선택하여 모델의 출력을 조절하여 그 결과 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제50권2호
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• pp.309-336
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• 2016

본 논문에서는 지지벡터기계(Support Vector Machines, SVM) 기반의 기계 학습 모듈을 활용하여 특정 문장 내에서의 두 개체 간의 관계를 자동으로 식별하고 분류하는 바이오 분야 관계 추출 시스템을 제안한다. 제안된 시스템의 특징은 개체를 포함하고 있는 문장 내에서 풍부한 언어 자질을 추출하여 학습에 활용함으로써 그 성능을 극대화할 수 있는 다양한 기능들을 포함하고 있다는 점이다. 제안된 시스템의 성능 측정을 위해서 전 세계적으로 많이 활용되고 있는 바이오 분야 관계 추출 표준 컬렉션 3가지를 활용하여 심층적인 실험을 수행한 결과 모든 컬렉션에서 높은 성능을 획득하여 그 우수성을 입증하였다. 결론적으로, 본 논문에서 수행한 바이오 분야 관계 추출에 대한 광범위하고 심층적인 실험 연구가 향후 기계학습 기반의 바이오 분야 텍스트 분석 연구에 많은 시사점을 제공할 것으로 보인다.