• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.357-362
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• 2020

자연어 처리 응용 시스템이 패러프레이즈 표현을 얼마나 정확하게 포착하는가에 따라 응용 시스템의 성능 측면에서 차이가 난다. 따라서 자연어 처리의 응용 분야 전반에서 패러프레이즈 표현에 대한 중요성이 커지고 있다. 시스템의 성능 향상을 위해서는 모델을 학습시킬 충분한 말뭉치가 필요하다. 특히 이러한 패러프레이즈 말뭉치를 구축하기 위해서는 정확한 패러프레이즈 추출이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 패러프레이즈를 추출을 위한 언어 자원으로 키프레이즈 데이터셋을 제안하고 이를 기반으로 유사한 의미를 전달하는 패러프레이즈 관계의 문장을 추출하였다. 구축한 키프레이즈 데이터셋을 패러프레이즈 추출에 활용한다면 본 연구에서 수행한 것과 같은 간단한 방법으로 패러프레이즈 관계에 있는 문장을 찾을 수 있다는 것을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.576-581
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• 2021

패러프레이즈란 어떤 문장을 같은 의미를 가지는 다른 단어들을 사용하여 표현한 것들을 의미한다. 이는 정보 검색, 다중 문서 요약, 질의응답 등 여러 자연어 처리 분야에서 중요한 역할을 한다. 특히, 양질의 패러프레이즈 코퍼스를 얻는 것은 많은 시간 및 비용이 소요된다. 이러한 문제점을 해소하기 위해 본 논문에서는 문장 유사도를 이용한 패러프레이즈 쌍을 구축하고, 또 구축한 패러프레이즈 쌍을 이용하여 기계 학습을 통해 새로운 패러프레이즈을 생성한다. 제안 방식으로 생성된 패러프레이즈 쌍은 기존의 구축되어 있는 코퍼스 내 나타나는 표현들로만 구성된 페러프레이즈 쌍이라는 단점이 존재한다. 이러한 단점을 해소하기 위해 기계 학습을 이용한 실험을 진행하여 새로운 표현에 대한 후보군을 추출하는 방법을 적용하여 새로운 표현이라고 볼 수 있는 후보군들을 추출하여 기존의 코퍼스 내 새로운 표현들이 생성된 것을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.31-36
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• 2010

이중 언어 병렬 말뭉치를 이용하는 패러프레이즈 추출 과정에서는 일반적으로 다른 언어를 피봇 언어로 하여 단어 및 구 정렬 과정을 두 번 거친다. 따라서 단어 정렬의 오류 전파 문제가 큰 단점이 된다. 특히 한국어와 영어와 같이 언어의 구조적인 차이가 큰 경우, 단어 정렬 오류가 더 많고 이로 인해 잘못된 피봇 프레이즈가 선정되는 문제가 더욱 심각하다. 이런 문제를 보완하기 위해, 본 논문에서는 패러프레이즈 추출 과정에서 피봇 프레이즈를 차별화하는 방안으로서, 올바른 피봇 프레이즈에 더 높은 가중치를 부여 하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 기존의 패러프레이즈 추출 방법에 제안하는 피봇 가중치 부여 방법을 추가적으로 적용했을 때, 패러프레이즈 추출 정확률과 재현율이 모두 향상됨을 확인할 수 있었다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.22 no.1
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• pp.57-78
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• 2011

Paraphrasing is the act of writing a text using other words without altering the meaning. Paraphrases can be used in many fields of natural language processing. In particular, paraphrases can be incorporated in machine translation in order to improve the coverage and the quality of translation. Recently, the approaches on paraphrase extraction utilize bilingual parallel corpora, which consist of aligned sentence pairs. In these approaches, paraphrases are identified, from the word alignment result, by pivot phrases which are the phrases in one language to which two or more phrases are connected in the other language. However, the word alignment is itself a very difficult task, so there can be many alignment errors. Moreover, the alignment errors can lead to the problem of selecting incorrect pivot phrases. In this study, we propose a method in paraphrase extraction that discriminates good pivot phrases from bad pivot phrases. Each pivot phrase is weighted according to its reliability, which is scored by considering the lexical and part-of-speech information. The experimental result shows that the proposed method achieves higher precision and recall of the paraphrase extraction than the baseline. Also, we show that the extracted paraphrases can increase the coverage of the Korean-English machine translation.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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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.