• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.254-260
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• 2007

음성은 컴퓨터로 대변되는 기계와 사람 그리고 기계를 매개로 한 사람과 사람의 상호작용에서 가장 쉽고 직관적인 인터페이스로 널리 활용되고 있다. 인간에게 음성정보를 제공하는 음성합성 분야에서는 합성결과의 자연스러움과 인식성이 시스템의 주요 평가요소로 활용되고 있는데 이러한 자연스러움과 인식성은 합성결과의 정확성뿐만 아니라 발화환경이나 발화자의 발화특징 혹은 감정상태 등에 의해 많은 영향을 받게 된다. 담화표지는 문장의 명제 내용에는 직접 관여하지 않으면서 화자의 발화 의도나 심리적 태도를 전달하는 구성 요소를 말하는데 본 논문에서는 담화표지가 포함된 대화 음성 데이터를 수집하여 담화표지의 음성언어적인 특징을 분석하고 분석된 결과를 음성합성 시스템에 활용하는 표현방식에 대해 논의한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.223-227
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• 2002

자연언어 질의 문장으로부터 검색어로 사용될 질의어의 추출 및 질의어 가중치를 계산하기 위하여 질의 문장들의 유형을 분석하였으며, 질의어 구문의 특성에 따라 용어들의 가중치를 계산하는 방법을 제안하였다. 용어의 가중치를 부여할 때 띄어쓴 복합명사와 접속 관계 등에 의해 연결된 명사구는 질의어 가중치를 동등하게 적용할 필요가 있다. 질의 문장에서 가중치가 동등하게 적용되는 명사구를 인식하기 위한 목적으로 구현된 명사구 chunking을 수행한 후에 각 용어들에 대한 질의어 가중치를 계산한다. 질의어 가중치를 계산하기 위하여 용어의 유형, 질의 구문의 특성, 문서 유형을 지칭하는 용어, 조사 유형, 용어의 길이 등에 따라 가중치를 조절하는 방법을 사용한다. 용어유형에 의한 가중치 계산은 추출된 용어의 품사 정보와 전문 용어 사전, 부사성 명사 사전을 이용하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.252-259
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• 2001

의미주석말뭉치는, 문맥에 출현하는 각 어휘의 의미를 특정 사전의 세부의미항목(sense)에 대응시켜 주석함으로써 구축한 말뭉치이다. 이 말뭉치 구축에 있어서의 태그셋은, '연세 한국어 전자사전'의 각 의미기술정보를 기호화하여 사용하였다. 사람에 의한 실제 주석 작업 단계에서, 전자사전 정보의 불완전함 때문에 발생한 문제를 해결함으로써 본래의 사전 정보가 대폭 수정되었다. 즉, 의미 주석 과정에서 문제가 되는 요소에 대한 검토를 통해서 품사 정보, 문법 정보 등을 수정하고 기존 sense를 통합, 추가, 재배열함으로써 기존의 사전 정보를 개선할 수 있었다. 이와 같은 말뭉치와 전자사전, 자연언어 처리 시스템의 활발한 상호 작용을 통해서 언어정보처리 분야 연구의 질적 향상이 가능하다. 나아가, 인간이 직접 판단하여 주석한 대규모의 의미주석말뭉치를 분석하여 응용함으로써 텍스트내의 단어와 전자사전의 세부의미항목을 연결시키는 태거를 개발할 수 있을 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.267-272
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• 2001

구(phrase) 단위 또는 문장(sentence) 단위의 연어(collocation) 정보는 자연언어 처리를 위한 단일어 또는 이중어 데이터베이스를 구축할 수 있는 중요한 기초 자료가 될 뿐 아니라, 외국어 학습에서도 어휘 단계를 넘어선 학습 자료를 제공할 수 있다. 불어는 굴절 언어(inflectional language)로서 기본형 대 굴절형의 비율이 약 1:9 정도로 비교적 굴절 비율이 높은 언어다. 또한 불어 표제어 중 95% 이상을 차지하는 불어의 동사, 명사, 형용사 중 상당한 비율이 암기해야 할 목록(list)이라는 특성을 갖기 때문에 검색과 학습에 있어 오류가 지속적으로 일어나는 부분이다. 표제어의 검색의 경우 불어 굴절 현상을 지원하는 전자 사전이 개발되어 있지만 아직까지 연어 정보에서 굴절형을 지원할 수 사전 또는 데이터베이스는 개발되어 있지 않다. 본 연구의 목적은 전자 사전과 형태소 분석기를 이용하여 굴절형 처리를 지원할 수 있는 불-한 연어 데이터베이스를 구축하는데 있다. 이를 위해 부산대학교 언어정보 연구실에서 개발한 불어 형태소 분석기 Infection와 불-한 전자 사전 Franco를 사용하였으며, 지금까지 구축된 불-한 연어 정보는 94,965 개이다. 본 고에서는 두 정보를 이용하여 불어 굴절형 정보를 분석 및 생성하는 방식 및 불-한 연어 데이터베이스 구조를 살펴 본다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.8
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• pp.2025-2037
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• 1997

The concept-based translation system, which is a part of the Korean spoken language translation system, translates spoken utterances from Korean speech recognizer into one of English, Japanese and Korean in a travel planning task. Our system regulates semantic rather than the syntactic category in order to process the spontaneous speech which tends to be regarded as the one ungrammatical and subject to recognition errors. Utterances are parsed into concept structures, and the generation module produces the sentence of the specified target language. We have developed a token-separator using base-words and an automobile grammar corrector for Korean processing. We have also developed postprocessors for each target language in order to improve the readability of the generation results.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.479-486
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• 2001

동음이의어 간의 서로 다른 의미를 효율적으로 변별해 줄 수 있는 방법 중 하나로 어휘의미분석 말뭉치의 활용을 들 수 있다. 이는 품사 단위의 중의성을 해소해 줄 수 있는 형태소 분석 말뭉치를 기반으로, 이 단계에서 해결하지 못하는 어휘적인 중의성을 해결한 것으로, 보다 정밀한 언어학적 연구와 단어 의미의 중의성 해결(word sense disambiguation) 등 자연언어처리 기술 개발에 사용될 수 있는 중요한 언어 자원이다. 본 연구는 실제로 어휘의미분석 말뭉치를 구축하기 위한 기반 연구로서, 어휘의미분서 말뭉치의 설계와 구축 방법론상의 제반 사항을 살펴보고, 중의적 단어들의 분포적 특징과 단어의 중의성 해결 단계에서 발생할 수 있는 문제점을 지적하고, 아울러 그 해결 방법을 모색해 의는 것을 목적으로 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.408-414
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• 1996

자연언어처리 프로그램에서 어휘지식을 제공하는 전자사전은 그 중요성에 비해 작성 및 관리에 불편함이 많다. 본 논문에서는 전자사전의 작성 및 관리를 편리하게 할 수 있도록, 다양한 형태의 어휘 자료로부터 필요한 정보를 추출, 변형하고, 편집할 수 있는 텍스트 및 사전 관리시스템(TDMS: Text and Dictionary Management System)의 설계에 관하여 소개한다. TDMS에서는 SGML(Standard General Markup Language)의 일부를 사용하여, 표준사전 표기언어(SDML: Standard Dictionary Markup Language)를 정의하고, 이를 이용하여 다양한 형태의 사전 형식을 기술하고 있다. 또, 표준사전 표기언어로 표현된 사전이나 텍스트는 각종 응용프로그램에 독립적인 형태로 존재하여, 정보의 표준화와 교환을 용이하게 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.207-215
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• 1996

대량의 코퍼스를 이용해 여러 가지 일반적인 언어 현상을 관찰하고, 언어 지식을 자동으로 획득하여 자연 언어 처리의 여러 분야에 이용하는 등의 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이에 따라 코퍼스에 대한 필요성이 날로 증가하고 있다. 코퍼스에서 추출할 수 있는 유용한 지식 중의 하나가 구문 관계 지식이다. 그러나 한국어에 자주 나타나는 격이동이나 생략 현상, 복합어의 이형태 등은 정확한 지식 획득을 어렵게 할 뿐 아니라 자료 회귀 문제를 더욱 심화시킨다. 본 논문에서는 한국어의 문법적인 특징을 반영한 코퍼스정규화에 의해 이러한 문제를 해결하고자한다.

• 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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• 2019.10a
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• pp.478-480
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• 2019

텍스트에서 공간 정보를 추출하기 위해 그동안 통계 및 확률 기반 방법, 심층학습 방법 등이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 최근 자연언어처리에서 우수한 성능을 보이고 있는 BERT 모델을 적용하여 공간 개체 정보를 추출한다. 공간 개체 추출은 공간 관계에 관련된 속성 추출을 함께 고려한 결합(joint) 모델로 구성하였으며, 한국어를 대상으로 BERT 기학습된 언어모델인 korBERT를 이용하였다. 실험결과, 기존의 방법들에 비해 1.9% 포인트 이상 증가한 성능을 보였다.