• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.637-646
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• 1992

컴퓨터를 이용하여 자연언어를 처리하려는 연구가 진행되고 있다. 언어가 사고와 밀접한 관계에 있다는 점에서 이러한 연구가 성공한다면 인공지능의 발전과 더불어 인간의 마음에 대한 이해의 폭을 넓히게 될 것이다. 이글은 이러한 연구와 관련하여 컴퓨터에 의한 자연언어 이해의 가능성을 다루고 있다. 먼저 그러한 이해가 불가능하다는 써얼의 비판을 시발로 해서, 써얼에 대한 라파포트의 재반박을 검토할 것이다. 라파포트는 자신의 인공지능 프로그램과 사고실험 등을 통해서 가능성을 인정한다. 그의 주장의 핵심은 컴퓨터가 자연언어를 이해하는데 있어 구문론적 이해만으로도 충분하다는 것이다. 이러한 주장은 기호학적 관점에서 볼 때 성립될 수 없다고 비판된다. 인간이나 컴퓨터가 자연언어를 이해하기 위해서는 언어와 그 지시 대상, 그리고 언어의 사용자간의 관계를 고려하는 기호학적 관점이 요구된다. 그결과 컴퓨터에 의한 자연언어 이해의 가능성에는 한계가 있다는 결론에 이르게 된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.321-326
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• 1998

통합정보사전은 각종 자연언어처리 시스템에 있어서 고도의 언어처리 및 성능향상을 위한 필수 요소이며, 아무리 좋은 언어 처리 도구와 처리 알고리즘이라도 계산언어학에 근거한 양질의 체계적인 전자사전이 없는 한 이의 실용화는 불가능하다. 기존에 출판되어 있는 사전은 자연언어처리 및 이해의 관점에서 개발된 사전이 아니며, 자연언어처리 도구 및 응용시스템에 사용되는 사전은 목적에 따라 각기 다른 체계에 의해 구축되어 있어 이용하는데 있어서 비효율적이다. 따라서, 고도의 언어처리 및 이해를 목적으로 한 체계적이며 과학적인 방법론을 이용하여 형태소, 구문, 의미정보 등 각종 정보가 통합된 통합정보사전의 개발이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 다국어 통합정보사전 구축을 위한 한국어 용언의 통합정보사전을 설계한다. 이를 위해 사전구축 방법론을 정립하고, 정립된 방법론을 바탕으로 하여 통합 정보사전의 개발을 위한 통합정보사전 개발 시스템을 설계하고 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1991.10a
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• pp.282-284
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• 1991

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.122-127
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• 2016

본 논문에서서는 질의응답 시스템을 위한 자연언어 질의 이해를 위하여 프레임 시멘틱스 기반 의미 분석 방식을 제안한다. 지식베이스에 의존적인 질의 이해는 지식베이스의 불완전성에 의해 충분한 정보를 분석하지 못한다는 점에 착안하여, 질의의 술부-논항구조 및 그 의미에 대한 분석을 수행하여 자연언어 질의에서 나타난 정보들을 충분히 파악하고자 하였다. 본 시스템은 자연언어 질의를 입력으로 받아 이를 프레임 시멘틱스의 구조에 기반하여 기계가 읽을 수 있는 임의의 RDF 표현방식의 모형 쿼리를 생성한다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.3 no.2
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• pp.161-174
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• 1992

The present discussion is concerned with showing the development of natural language processing and how it is related to information and cognition.On the basis of the computeational model,in which humans are viewed as processors of linguistic structures that use stored knowledge-grammar, lexicon and structures representing the encyclopedic information of the world,such programs of natural language understanding as Winograd's SHRDLU came out.However,such pragmatic factors as contexts and the speaker's beliefs,internts,goals and intentions are not easy to process yet.Language,ingormation and cognition are argued to be closely interrelated,and the study of them,the paper argues,can lead to the development of science on general.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.243-248
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• 2020

인공 신경망을 통한 심층 학습 모델의 발전은 컴퓨터 비전, 자연언어 이해 문제들에서 인간을 뛰어넘는 성능을 보이고 있다. 특히 트랜스포머[1] 기반의 사전 학습 모델은 질의응답, 대화문과 같은 자연언어 이해 문제에서 최근 높은 성능을 보이고 있다. 하지만 트랜스포머 기반의 모델과 같은 심층 학습 모델의 급격한 발전 양상에 비해, 이의 동작 방식은 상대적으로 잘 알려져 있지 않다. 인공 신경망을 통한 심층 학습 모델을 해석하는 방법으로 모델의 예측 값과 실제 값이 얼마나 일치하는지를 측정하는 모델의 보정(Calibration)이 있다. 본 연구는 한국어 기반의 심층학습 모델의 해석을 위해 모델의 보정을 수행하였다. 그리고 사전 학습된 한국어 언어 모델이 문장이 내포하는 애매성을 잘 파악하는지의 여부를 확인하고, 완화 기법들을 적용하여 문장의 애매성을 확신 수준을 통해 정량적으로 출력할 수 있도록 하였다. 또한 한국어의 문법적 특징으로 인한 문장의 의미 변화를 모델 보정 관점에서 평가하여 한국어의 문법적 특징을 심층학습 언어 모델이 잘 이해하고 있는지를 정량적으로 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.365-372
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• 2001

한국어나 일본어는 영어 등 서구의 언어와 비교하여 매우 발달된 경어 체계를 가지고 있다. 그러나 이러한 경어 체계는 이들 언어를 모국어로 사용하지 않는 사람들을 포함하여 모국어로 사용하는 많은 사람들까지도 정확하게 구사하기는 어려워 하는 것이 현실이다. 그럼에도 불구하고 경어 체계의 정확한 구사 능력은 적절한 어휘 선택 능력과 함께 자연스러운 의사 소통을 위한 중요한 언어 능력으로 간주되고 있다. 특히 기계번역기나 문법검사기를 구현하고자 할 때 이러한 경어 체계를 정확하게 이해하는 시스템의 구현은 한 차원 높은 자연스러운 표현을 제공하기 위하여 필수적이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 한국어의 경어 체계를 조사하고 결합범주문법을 통하여 이를 검증하는 시스템을 소개한 뒤 사극 대본을 대상으로 하여 이 시스템의 성능을 확인한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.9
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• pp.2885-2893
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• 2000

Dictionaries are indispensable for NLP(natural language processing) systems. Sophisticated algorithms in the NLP systems can be fully appreciated only with matching dictionaries that are built systematically based on computational linguistics. Only few dictionaries are developed for natural language processing. Available dictionaries are far from complete specifications for practical uses. So, it is necessary to develop an integrated information dictionary that includes useful lexical information for processing and understanding natural languages such as morphology and syntactic and semantic information. In this paper, we propose a method to build an integrated dictionary, and introduce a dictionary developing system.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.144-148
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• 2019

비유창성(disfluency)은 문어와 같이 정연한 구조로 말하지 못하는 현상 전반을 지칭한다. 이는 구어에서 보편적으로 발생하는 현상으로 구어 의존 구문 분석의 난이도를 상향시키는 요인이다. 본 연구에서는 비유창성 요소 유형을 담화 표지, 수정 표현, 반복 표현, 삽입 표현으로 분류하였다. 또한 유형별 비유창성 요소를 실제 말뭉치에서 어떻게 구문 주석할 것인지를 제안한다. 이와 같은 구어 데이터 처리 방식은 대화시스템 등 구어를 처리해야 하는 도메인에서의 자연언어이해 성능 향상에 기여할 것이다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.122-127
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• 2016

본 논문에서서는 질의응답 시스템을 위한 자연언어 질의 이해를 위하여 프레임 시멘틱스 기반 의미 분석방식을 제안한다. 지식베이스에 의존적인 질의 이해는 지식베이스의 불완전성에 의해 충분한 정보를 분석하지 못한다는 점에 착안하여, 질의의 술부-논항구조 및 그 의미에 대한 분석을 수행하여 자연언어 질의에서 나타난 정보들을 충분히 파악하고자 하였다. 본 시스템은 자연언어 질의를 입력으로 받아 이를 프레임 시멘틱스의 구조에 기반하여 기계가 읽을 수 있는 임의의 RDF 표현방식의 모형 쿼리를 생성한다.