• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.196-199
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• 1996

데이터베이스 사용자는 데이터베이스내에서 데이터를 검색하는 메카니즘과 원하는 데이터를 검색하기 위한 구체적인 질의 형태, 데이터베이스의 설계 과정에서 고려된 많은 묵시적인 의미 정보들을 인식하고 있어야 한다. 만일, 이들에 대한 정확한 인식이 이루어지지 않은채 요구된 질의는 잘못된 결과를 생성하게 된다. 데이터베이스에 대한 자연 언어 인터페이스는 이러한 세부 지식을 가지고 있지 않는 사용자에게 용이한 질의 환경을 제공해준다. 이를 위해 여러 자연 언어 인터페이스 시스템들이 개발되었다. 그러나 이 시스템들은 데이터베이스가 가지는 의미적 표현에 대한 구조적 제약성을 해소하지 못하였기 때문에 이 제약들이 사용자에게 그대로 남겨지고 있다는 문제점이 있다. 이러한 문제점은 근본적으로 자연언어와 데이터베이스의 시멘틱 모델간의 의미의 표현 레벨의 차이로 기인한다고 볼 수 있다. 본 논문은 이런 불일치 문제의 해결 방안으로 관계 데이터베이스내의 중요한 특성들을 구분하고, 이것을 표현할 수 있는 향상된 데이터베이스 시멘틱 모델에 대해 설명한다.

• Korea Information Processing Society Review
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• v.11 no.2
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• pp.17-24
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• 2004

음성정보처리 기술은 사람의 말을 음향, 언어, 심리학 및 공학적인 측면에서 연구하여 사람과 기계사이의 인터페이스를 자연스럽게 하는 것을 목표로 하고 있으며, 음성인식, 음성합성 및 언어처리 기술로 이루어져 있다. 음성인식기술이란 사람의 말을 이해하는 것뿐만 아니라 화자를 식별하고 인증하는 기술도 포함하고 있으며, 음성합성 기술이란 문자로부터 음성을 생성하는 기술을 의미한다. 그리고 언어처리 기술은 음성인식, 음성합성기술 속에 포함될 수 있으나 최근 마크업 언어를 활용하여 음성인식, 합성 등을 제어하는 경향이 도래함에 따라 언어처리 기술을 따로 분류하기도 한다［1］［2］.(중략)

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.12 no.2
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• pp.119-128
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• 2006

As dialogue systems are widely required, the research on natural language generation in dialogue has raised attention. Contrary to conventional dialogue systems that reply to the user with a set of predefined answers, a newly developed dialogue system generates them dynamically and trains the answers to support more flexible and customized dialogues with humans. This paper proposes an evolutionary method for generating sentences using interactive genetic programming. Sentence plan trees, which stand for the sentence structures, are adopted as the representation of genetic programming. With interactive evolution process with the user, a set of customized sentence structures is obtained. The proposed method applies to a dialogue-based train booking agent and the usability test demonstrates the usefulness of the proposed method.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.12
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• pp.1649-1659
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• 2004

Text Generation is a process of generating comprehensible texts in human languages from some underlying non-linguistic representation of information. Among several sub-processes for text generation to generate coherent texts, this paper concerns referring expression generation which produces different types of expressions to refer to previously-mentioned things in a discourse. Specifically, we focus on pronominalization by zero pronouns which frequently occur in Korean. To build a generation model of referring expressions for Korean, several features are identified based on grammatical information and cost-based centering model, which are applied to various machine learning techniques. We demonstrate that our proposed features are well defined to explain pronominalization, especially pronominalization by zero pronouns in Korean, through 95 texts from three genres - Descriptive texts, News, and Short Aesop's Fables. We also show that our model significantly outperforms previous ones with a 99.9% confidence level by a T-test.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.71-76
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• 2022

목적 지향 대화 시스템은 사용자가 원하는 목적을 달성하기 위해 사용하는 시스템으로 일상 대화와 다르게 시스템이 정보를 명확히 전달하는 것이 중요하다. 따라서 최근 연구에서 목적 지향 대화 시스템을 위한 자연어 생성 모델은 정해진 대화 정책에 따라 알맞은 응답을 생성할 수 있도록 의도와 슬롯 정보를 담은 대화 행위(Dialog Act)를 활용한다. 하지만 대화 행위는 생성하는 문장을 탁월하게 제어하는 반면에 대화의 흐름과 상황에 맞게 다양한 문장을 생성하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해소하고자 본 논문에서는 목적에 부합하는 내용을 명확하게 자연어로 생성하기 위해 대화 행위를 사용하면서 동시에 일상 대화 생성 모델과 같이 문맥을 고려하여 대화 흐름에 어울리는 자연스러운 문장을 생성할 수 있는 문맥 기반의 제어 가능한 자연어 생성 모델을 제안한다. 실험에서는 KoGPT2 사전 학습 모델과 한국어 대화 데이터셋을 사용하였으며 실험을 통해 대화 행위 기반의 자연어 생성 모델과 본 연구에서 제안한 문맥 기반의 제어 가능한 자연어 생성 모델을 비교하였다. 결과적으로 대화 행위를 단독으로 학습한 모델보다 일정 문맥을 함께 학습한 모델이 유의미한 BLEU 점수 향상을 보인다는 점을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.231-234
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• 1996

가능한 모든 형태소 해석을 찾아내는 한국어 형태소 해석기들은 필요 이상으로 많은 수의 형태소 해석 결과를 생성하기 때문에, 자연언어 처리 시스템의 상위 과정, 즉 구문해석, 의미해석 등에 큰 도움이 되지 못하고 있는 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 어휘화된 배열규칙과 형태적 포섭관계와 같은 언어지식을 이용해서, 형태소 해석의 모호성 축소 방법을 제안하고자 한다. 실험 및 평가를 위해서 KAIST 말뭉치를 이용하였으며, 평가의 기준을 설정하기 위해서 품사 쌍의 접속정보를 배열규칙으로 하는 한국어 형태소 해석기를 사용하였다. 어휘화된 배열규칙과 형태적 포섭관계를 이용했을 경우, 각각 54%와 40.4%의 형태소 해석의 모호성 감소율을 보였으며, 이들 두 방법을 동시에 적용했을 경우, 67.5%의 형태소 해석의 모호성 감소율을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.215-220
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• 2014

본 논문은 LOD2 커뮤니티 과제 중 하나인 NLP2RDF를 한국어에 적용하면서 고안한 프레임워크에 대해 제시하고 있다. 이 프레임워크를 통해, 한국어 NLP2RDF는 다양한 한국어 자연언어처리 도구들로 부터의 결과물 및 다양한 한국어 언어 자원에 대한 활용도 높은 이용 방법에 대한 제시 및 국제적 상호 운용성을 위해 NIF(NLP Interchange Format)[1] 규격을 준수한 RDF(Resource Description Framework)를 생성하기 위한 방법론을 소개한다. 또한 NIF(NLP Interchange Format)를 통한 포맷 통일화 과정에서 발생하는 NIF 온톨로지의 불완전성에 대한 개선 방향에 대해서도 갼략하게 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.219-224
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• 2022

최근 딥러닝이 상식 정보를 추론하지 못하거나, 해석 불가능하다는 한계점을 보완하기 위해 지식 그래프를 기반으로 자연어 텍스트를 생성하는 연구가 중요하게 수행되고 있다. 그러나 이를 위해서 대량의 지식 그래프와 이에 대응되는 문장쌍이 요구되는데, 이를 구축하는 데는 시간과 비용이 많이 소요되는 한계점이 존재한다. 또한 하나의 그래프에 다수의 문장을 생성할 수 있기에 구축자 별로 품질 차이가 발생하게 되고, 데이터 균등성에 문제가 발생하게 된다. 이에 본 논문은 공개된 지식 그래프인 디비피디아를 활용하여 전문가의 도움 없이 자동으로 데이터를 쉽고 빠르게 구축하는 방법론을 제안한다. 이를 기반으로 KoBART와 mBART, mT5와 같은 한국어를 포함한 대용량 언어모델을 활용하여 문장 생성 실험을 진행하였다. 실험 결과 mBART를 활용하여 미세 조정 학습을 진행한 모델이 좋은 성능을 보였고, 자연스러운 문장을 생성하는데 효과적임을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.79-89
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• 1993

본 논문에서는 대형 데이타베이스에서의 정보검색을 위한 자연언어 인터페이스 시스템을 구현하기 위한 방법을 제안한다. 질의문의 특성을 고찰하고 이를 일반적인 문장의 관점에서 수용하여 구문분석시에 반영한다. 구문분석 결과는 다음의 후처리 절차를 통해 정형 질의어인 SQL로 변환된다. 명사의 의미소성과 도메인의 어휘적 형태를 이용하여 질의문 내에 명시적으로 나타나지 않은 정보를 추출한다. 또한 질의문 내의 애트리뷰트, 릴레이션, 상수의 관련성을 규명한다. 이 두 절차를 통해 기존의 질의어 변환 시스템에서 지식베이스화하여 사용했던 자료들을 구축할 필요가 없어지므로 데이타베이스의 변경, 삽입, 삭제에 의한 영향을 받지 않으며, 자료구조 생성에 따른 부담을 없앨 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1991.10a
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• pp.189-195
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• 1991

지금까지 생성문법에서 제시한 문법의 구조는 대체적으로 3개부 (components)가 T자 형으로 배치되어 있으며 이러한 구조는 주로 언어능력을 위한 것으로 여겨져 왔다. 본고는 언어수행도 동시에 -- 특히 화자의 환류 (feedback)와 청자의 지각의 면에서 -- 처리할 수 있고 또 각부 사이의 기능을 자연스럽게 연계하여 주는 interface 기능을 위하여, 보다 타당성 있는 새로운 모델로 Pipe 형 (또는 종합형)을 제시하고자 한다.