상호참조해결은 문서에서 명사, 대명사, 명사구 등의 멘션 후보를 식별하고 동일한 개체를 의미하는 멘션들을 찾아 그룹화하는 태스크이다. 딥러닝 기반의 한국어 상호참조해결 연구들에서는 BERT를 이용하여 단어의 문맥 표현을 얻은 후 멘션 탐지와 상호참조해결을 동시에 수행하는 End-to-End 모델이 주로 연구가 되었으며, 최근에는 스팬 표현을 사용하지 않고 시작과 끝 표현식을 통해 상호참조해결을 빠르게 수행하는 Start-to-End 방식의 한국어 상호참조해결 모델이 연구되었다. 최근에 한국어 상호참조해결을 위해 구축된 ETRI 데이터셋은 WIKI, QA, CONVERSATION 등 다양한 도메인으로 이루어져 있으며, 신규 도메인의 데이터가 추가될 경우 신규 데이터가 추가된 전체 학습데이터로 모델을 다시 학습해야 하며, 이때 많은 시간이 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 상호참조해결 모델의 도메인 적응에 Continual learning을 적용해 각기 다른 도메인의 데이터로 모델을 학습 시킬 때 이전에 학습했던 정보를 망각하는 Catastrophic forgetting 현상을 억제할 수 있음을 보인다. 또한, Continual learning의 성능 향상을 위해 2가지 Transfer Techniques을 함께 적용한 실험을 진행한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 베이스라인 모델보다 개발 셋에서 3.6%p, 테스트 셋에서 2.1%p의 성능 향상을 보였다.
초거대 언어모델은 모델의 학습 없이 학습 예시만을 입력에 추가함으로써 목표하는 작업을 수행한다. 이런 방식은 상황 내 학습 (In-Context Learning, ICL)이라 불리며, 초거대 언어모델 활용의 사실상의 표준으로 사용되고 있다. 하지만 이러한 모델은, 환각현상 등 사용상의 한계가 발생하는 상황이 다수 발생한다는 연구 결과가 나오고 있다. 본 연구에서는 초거대언어모델을 한국어 작업에서 사용하는 경우, 매우 간단한 수준의 종결어미 변환만으로도 성능 편차가 매우 크게 발생함을 확인하였다. 우리는 이에 대한 분석을 통해, 학습 예시의 어체와 추론 대상의 어체의 변환에 따라 초거대언어모델의 효용성이 크게 변함을 발견하고 이에 대해 분석한다. 나아가 우리는 본 실험 결과를 바탕으로, 어체에 대한 일관성이 유지된 형태의 한국어 데이터 구축이 이루어져야 함을 제안한다.
문법 교정 모델은 입력된 텍스트에 존재하는 문법 오류를 탐지하여 이를 문법적으로 옳게 고치는 작업을 수행하며, 학습자에게 더 나은 학습 경험을 제공하기 위해 높은 정확도와 재현율을 필요로 한다. 이를 위해 최근 연구에서는 문단 단위 사전 학습을 완료한 모델을 맞춤법 교정 데이터셋으로 미세 조정하여 사용한다. 하지만 본 연구에서는 기존 사전 학습 방법이 문법 교정에 적합하지 않다고 판단하여 문단 단위 데이터셋을 문장 단위로 나눈 뒤 각 문장에 G2P 노이즈와 편집거리 기반 노이즈를 추가한 데이터셋을 제작하였다. 그리고 문단 단위 사전 학습한 모델에 해당 데이터셋으로 문장 단위 디노이징 사전 학습을 추가했고, 그 결과 성능이 향상되었다. 노이즈 없이 문장 단위로 분할된 데이터셋을 사용하여 디노이징 사전 학습한 모델을 통해 문장 단위 분할의 효과를 검증하고자 했고, 디노이징 사전 학습하지 않은 기존 모델보다 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 또한 둘 중 하나의 노이즈만을 사용하여 디노이징 사전 학습한 두 모델의 성능이 큰 차이를 보이지 않는 것을 통해 인공적인 무작위 편집거리 노이즈만을 사용한 모델이 언어학적 지식이 필요한 G2P 노이즈만을 사용한 모델에 필적하는 성능을 보일 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
고도화된 머신러닝과 딥러닝 기술은 영상처리, 자연어처리 등의 분야에서 많은 문제를 해결하고 있다. 특히 사용자가 입력한 문장을 분석하고 그에 따른 문장을 생성하는 자연어처리 기술은 기계 번역, 자동 요약, 자동 오류 수정 등에 널리 이용되고 있다. 딥러닝 기반의 자연어처리 기술은 학습을 위해 여러 계층의 신경망을 구성하여 단어 간 의존 관계와 문장 구조를 학습한다. 그러나 학습 과정에서의 계산양이 방대하여 모델을 구성하는데 시간과 비용이 많이 필요하다. 그러나 Word2Vec 모델은 신경망과 유사하게 학습하면서도 선형 구조를 가지고 있어 딥러닝 기반 자연어처리 기술에 비해 적은 시간 복잡도로 고차원의 단어 벡터를 계산할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Word2Vec 모델을 활용하여 한국어 문장을 생성하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 지정된 문장 템플릿에 유사도가 높은 각 단어들을 적용하여 문장을 구성하는 Word2Vec 모델을 설계하였고, 서로 다른 학습 데이터로부터 생성된 문장을 평가하고 제안한 모델의 활용 방안을 제시하였다.
최근 자연어 처리 분야에서 기계학습 독해 관련 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 그 중에서 한국어 기계독해 학습을 통해 문제풀이에 적용한 사례를 찾아보기 힘들었다. 기존 연구에서도 수능 영어와 수능 수학 문제를 인공지능(AI) 모델을 활용하여 문제풀이에 적용했던 사례는 있었지만, 수능 국어에 이를 적용하였던 사례는 존재하지 않았다. 또한, 수능 영어와 수능 수학 문제를 AI 문제풀이를 통해 도출한 결괏값이 각각 12점, 16점으로 객관식이라는 수능의 특수성을 고려했을 때 기대에 못 미치는 결과를 나타냈다. 이에 본 논문은 한국어 기계독해 데이터셋을 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 학습하여 수능 국어 문제 풀이에 적용하였다. 이를 위해 객관식으로 이루어진 수능 문항의 각각의 선택지들을 질문 형태로 변형하여 모델이 답을 도출해낼 수 있도록 데이터셋을 변형하였다. 또한 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformer)가 가진 입력값 개수의 한계를 극복하기 위해 더 큰 입력값을 처리할 수 있는 트랜스포머 기반 모델 중에서 한국어 기계독해 학습에 적합한 KoBigBird를 사전학습모델로 설정하여 성능을 높였다.
신경망 기반의 다국어 및 교차 언어 정보 검색 모델은 타겟 언어로 된 학습 데이터가 필요하지만, 이는 고자원 언어에 치중되어있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 영어 학습 데이터와 한국어-영어 병렬 말뭉치만을 이용한 효과적인 다국어 정보 검색 모델 학습 방법을 제안한다. 언어 예측 태스크와 경사 반전 계층을 활용하여 인코더가 언어에 구애 받지 않는 벡터 표현을 생성하도록 학습 방법을 고안하였고, 이를 한국어가 포함된 다국어 정보 검색 벤치마크에 대해 실험하였다. 본 실험 결과 제안 방법이 다국어 사전학습 모델과 영어 데이터만을 이용한 베이스라인보다 높은 성능을 보임을 실험적으로 확인하였다. 또한 교차 언어 정보 검색 실험을 통해 현재 검색 모델이 언어 편향성을 가지고 있으며, 성능에 직접적인 영향을 미치는 것을 보였다.
화자검증(speaker verification)이란 두개의 음성 데이터로부터 같은 화자의 목소리 인지 아닌지를 판단하는것을 말한다. 범죄현장에서 범인의 목소리만이 증거로 남는경우, 두개의 목소리를 객관적이고 정확하게 비교할 수 있는 화자 검증 시스템 또는 화자 매칭 시스템의 구축이 시급하다. 본 연구에서는 한국어에 대한 화자검증 딥러닝 모형을 새롭게 구축하고, 학습에 필요한 적절한 형태의 학습데이터셋에 대해 연구한다. 음성데이터는 고차원이면서 백그라운드 노이즈를 포함하는 등의 변동성이 큰 특징이 있다. 따라서 화자 검증 시스템을 구축하기위해 딥러닝 기반의 방법 선택하는경우가 많다. 본 연구에서는 ECAPA-TDNN 모형을 선택하여 화자 매칭 알고리즘을 구축하였다. 구축한 모형을 학습시키는데 사용한 Voxceleb은 대용량의 목소리 데이터로 다양한 국적을 가진 사람들로부터 음성데이터를 포함하지만 한국어에 대한 정보는 포함하지 않는 다. 본 연구에서는 한국어 음성데이터를 학습에 포함시켰을때와 포함시키지 않았을때 학습 데이터 내 해당언어의 존재 유무가 모델의 성능에 미치는 영향에 대해 파악하였다. Voxceleb으로만 학습한 모델과 언어와 화자의 다양성을 최대로 하기 위해 Voxceleb과 한국어 데이터셋을 결합한 데이터셋으로 학습한 모델을 비교하였을 때, 모든 테스트 셋에 대해 한국어를 포함한 학습데이터의 성능이 개선됨을 보인다.
본 논문은 한국어정보처리 과정에서 구문 관계를 의미 관계로 사상하는 의미역 결정 문제에 대해 다루고 있다. 한국어의 경우 대량의 학습 말뭉치를 구하기 힘들며, 이를 구축하기 위해서는 많은 시간과 노력이 필요한 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 학습 말뭉치를 직접 태깅하지 않고 격틀사전을 이용하여 자동으로 학습 말뭉치를 구축하고 간단한 확률모델을 적용하여 점진적으로 모델을 학습하는 수정된 self-training 알고리즘을 사용하였다. 실험 결과, 4개의 부사격 조사에 대해 평균적으로 81.81%의 정확률을 보였으며, 수정된 self-training 방법은 기존의 방법에 비해 성능 및 실행시간에서 개선된 결과를 보였다.
사전학습 말뭉치는 위키백과 문서 뿐만 아니라 인터넷 커뮤니티의 텍스트 데이터를 포함한다. 이는 언어적 관념 및 사회적 편향된 정보를 포함하므로 사전학습된 언어 모델과 파인튜닝한 언어 모델은 편향성을 내포한다. 이에 따라 언어 모델의 중립성을 평가할 수 있는 지표의 필요성이 대두되었으나, 아직까지 언어 인공지능 모델의 정치적 중립성에 대해 정량적으로 평가할 수 있는 척도는 존재하지 않는다. 본 연구에서는 언어 모델의 정치적 편향도를 정량적으로 평가할 수 있는 지표를 제시하고 한국어 언어 모델에 대해 평가를 수행한다. 실험 결과, 위키피디아로 학습된 언어 모델이 가장 정치 중립적인 경향성을 나타내었고, 뉴스 댓글과 소셜 리뷰 데이터로 학습된 언어 모델의 경우 정치 보수적, 그리고 뉴스 기사를 기반으로 학습된 언어 모델에서 정치 진보적인 경향성을 나타냈다. 또한, 본 논문에서 제안하는 평가 방법의 안정성 검증은 각 언어 모델의 정치적 편향 평가 결과가 일관됨을 입증한다.
한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 및 제1회 형태소 분석기 및 품사태거 평가 워크숍
/
pp.99-105
/
1999
한국어 정보처리를 위한 언어정보는 응용 분야에 따라 큰 차이를 보인다. 특히 말뭉치를 이용한 연구에서는 언어정보가 달라질 때마다 시스템을 새로 구성해야 하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 어려움을 다소 완화시키기 위해 새로운 환경에 잘 적응할 수 있는 한국어 품사 태깅 시스템에 관해서 논한다. 본 논문에서는 이 시스템을 KTAG99라고 칭한다. KTAG99는 크게 실행부와 학습부로 구성되었다. 한국어 품사 태깅을 위한 실행부는 고유명사 추정기, 한국어 형태소 분석기, 통계기반 품사 태거, 품사 태깅 오류교정기로 구성되었으며, 실행부에서 필요한 언어정보를 추출하는 학습부는 고유명사 추정규칙 추출기, 형태소 배열규칙 추출기, 사전 추출기, 확률정보 추정기, 품사 태깅 오류수정 규칙 추정기로 구성되었다. KTAG99에서 필요한 언어정보의 대부분은 학습 말뭉치로부터 추출되거나 추정되기 때문에 아주 짧은 시간 내에 새로운 환경에 적응할 수 있다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.