• 논리연구
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• 제14권1호
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• pp.77-102
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• 2011

이 논문은 콰인의 존재론적 개입 기준이 유명론자에게 야기하는 문제에 관한 것이다. "존재한다는 것은 변항의 값이 된다는 것이다"는 것이 콰인의 분명한 존재론적 개입 기준이다. 이 기준에 의하면, 우리가 어떤 문장을 참이라고 여길 경우, 그 문장이 참이 되기 위해서 존재해야 하는 것들의 존재에 우리가 개입하게 된다. 그런데 이 기준은 유명론자에게 문제를 야기한다. "겸손은 미덕이다"라는 것을 참이라고 받아들이고 싶은 유명론자는, 겸손이라는 속성의 존재를 받아들여야 한다는 것이다. 그러나 유명론자는 "겸손은 미덕이다"라는 말이 의미하는 것은 받아들이고 싶지만, 겸손과 같은 속성의 존재를 받아들이고 싶어하지 않는다. 결국 유명론자는, 상식을 부정하든지, 속성의 존재를 받아들이든지 선택해야 하는 딜레마에 처해있는 것이다. 이러한 난국을 빠져나갈 수 있는 방법은, 속성에 대한 존재론적 개입을 피하면서도 원래 문장과 같은 뜻을 가지는 패러프레이즈를 제시하는 것이다. 그러나, 올바른 패러프레이즈를 제시하는 것은 항상 어려운 일이었다. 이와 같은 문장들에 대해서 패러프레이즈를 제시하려는 노력이 있었지만, 여러 어려움 때문에 모두 실패하고 말았다. 이 논문에서는, 기존의 문제점들을 모두 극복하는 성공적인 패러프레이즈가 제시될 것이다. 하지만 그전에 콰인의 기준에 관한 몇몇 주제들이 더 명확히 정리될 필요가 있다. 패러프레이즈가 아예 필요하지 않다는 루이스의 비판 역시 또한 다뤄질 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.535-539
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• 2020

다양한 발화를 모델링하는 요구는 자연어 처리 분야에서 꾸준히 있었으며 단어, 구 또는 문장과 동등한 의미 콘텐츠를 자동으로 식별하고 생성하는 것은 자연어 처리의 중요한 부분이다. 본 논문에서는 포인터 생성 네트워크(Pointer Generate Nework)를 이용하여 패러프레이즈 생성 모델을 제안한다. 제안한 모델의 성능을 측정하기 위해 사람이 직접 구축한 유사 문장 코퍼스를 이용하였으며, 토큰 단위의 BLEU-4 0.250, ROUGE_L 0.455, CIDEr 2.190의 성능을 보였다. 하지만 입력 문장과 동일한 문장을 출력하는 문제점이 존재하여 빔서치(beam search)를 적용하여 입력 문장과 비교하여 생성 문장을 선택하는 방식을 적용하였다. 입력 문장과 동일한 문장을 제외한 문장으로 평가를 진행했으며, 토큰 단위의 BLEU-4 0.234, ROUGE_L 0.459, CIDEr 2.041의 성능을 보였으나, 패러프레이즈 생성 데이터 양이 크게 증가하였다. 본 연구는 문장 간의 의미적으로 동일한 정보를 정확하게 추출할 수 있게 됨으로써 정보 추출, 온톨로지 생성에 도움이 될 것이다. 또한 이러한 기법이 챗봇에서 사용자의 의도 탐지 및 MRC와 같은 자연어 처리의 여러 분야에 유용한 자원으로 사용될 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.175-180
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• 2012

기술용어 패러프레이즈 (Terminological Paraphrase, TP)는 학술 문헌 내에서 기술 용어의 개념 및 정의를 다른 형태로 풀어서 알기 쉽게 서술적 문구 (descriptive expression) 를 의미한다. 이러한 TP들에 대한 효율적인 식별과 추출은 학술 정보에 대한 개념적 접근이나 학술 정보 검색의 재현율 향상에 매우 중요하다. 본 논문은 생명 공학 분야의 논문에 나타나는 다양한 형태의 TP들을 효율적으로 추출하기 위한 정보 검색 기반의 추출 방법론을 제시하고 총 여섯 가지의 추출 랭킹 모델을 기반으로 이를 결합함으로써 TP추출의 확장 가능성에 대한 실험적 연구를 수행한다. 실험 결과, 활용된 랭킹 모델이 서로 상호 보완적인 관계에 있음을 알 수 있었으며, 랭킹 결합에 의한 성능 개선 효과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.241-245
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• 2019

문서 요약, 키프레이즈 추출과 패러프레이징은 인간이, 혹은 기계가 문서를 보다 원활히 이해하는 데에 도움을 주는 방법론들이다. 우리는 본 연구에서 질문/요구 등의 지시성 발화를 대상으로, 핵심 내용을 추출하는 간단한 방법론을 통해 한국어 병렬 코퍼스를 구축한다. 또한, 우리는 인적 자원을 활용한 효율적인 데이터 증강 전략을 통해 부족하거나 필수적인 유형의 발화의 양을 보강하고, 약 5만 쌍 크기의 코퍼스를 제작하여 이를 공개한다.