• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.545-550
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• 2022

본 연구의 목적은 2021년 메신저 언어 200만 어절을 대상으로 수행된 맞춤법 교정 병렬 말뭉치의 설계와 구축의 쟁점을 소개하고, 교정 말뭉치의 주요 교정 및 주석 내용을 기술함으로써 맞춤법 교정 병렬 말뭉치의 특성을 분석하는 것이다. 2021년 맞춤법 교정 병렬 말뭉치의 주요 목표는 메신저 언어의 특수성을 살림과 동시에 형태소 분석이나 기계 번역 등 한국어 처리 도구가 분석할 수 있는 수준으로 교정하는 다소 상충되는 목적을 구현하는 것이었는데, 이는 교정의 수준과 병렬의 단위 설정 등 상당한 쟁점을 내포한다. 본 연구에서는 말뭉치 구축 시점에서 미처 논의하지 못한 교정 수준의 쟁점과 교정 전후의 통계적 특성을 함께 논의하고자 하며, 다음과 같은 몇 가지 하위 내용을 중심으로 논의하고자 한다.첫째, 맞춤법 교정 병렬 말뭉치의 구조 설계와 구축 절차에 대한 논의로, 2022년 초 국내 최초로 공개된 한국어 맞춤법 교정 병렬 말뭉치('모두의 말뭉치'의 일부)의 구축 과정에서 논의되어 온 말뭉치 구조 설계와 구축 절차를 논의한다. 둘째, 문장 단위로 정렬된 맞춤법 교정 말뭉치에서 관찰 가능한 띄어쓰기, 미등재어, 부호형 이모티콘 등의 메신저 언어의 몇 가지 특성을 살펴본다. 마지막으로, 2021년 메신저 맞춤법 교정 말뭉치의 구축 단계에서 미처 논의되지 못한 남은 문제들을 각각 데이터 구조 설계와 구축 차원의 주요 쟁점을 중심으로 논의한다. 특히 메신저 맞춤법 병렬 말뭉치의 주요 목표인 사전학습 언어모델의 학습데이터로서의 가치와 메신저 언어 연구의 기반 자료 구축의 관점에서 맞춤법 교정 병렬 말뭉치 구축의 의의와 향후 과제를 논의하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.582-587
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• 2020

현재까지 한국어 맞춤법 교정 Task는 대부분 규칙기반 및 통계기반 방식의 연구가 진행되었으며 최근 딥러닝 기반의 한국어 맞춤법 교정에 대한 연구가 진행되고 있다. 맞춤법 교정에서 문법적 또는 철자적으로 틀린 부분을 교정하는 것도 중요하지만 올바른 문장이 입력으로 들어왔을 때 교정을 진행하지 않고 올바른 문장을 출력으로 내보내는 것 또한 중요하다. 규칙기반 맞춤법 교정기 같은 경우 문장의 구조를 흐트러트리지 않고 규칙에 부합하는 오류 부분만 고쳐낸다는 장점이 있으나 신경망 기반의 한국어 맞춤법 교정 같은 경우 Neural Machine Translation(NMT)의 고질적인 문제점인 반복 번역, 생략, UNK(Unknown) 때문에 문장의 구조를 흐트러트리거나 overcorrection(과교정) 하는 경우가 존재한다. 본 논문은 이러한 한계점을 극복하기 위하여 Correct to Correct Mechanism을 제안하며 이를 통해 올바른 문장이 입력으로 들어왔을 시 올바른 문장을 출력하는 성능을 높인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.368-372
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• 2019

맞춤법 교정이란 주어진 문장에서 나타나는 철자 및 맞춤법 오류들을 올바르게 교정하는 것을 뜻하며 맞춤법 교정 시스템이란 컴퓨터가 이를 자동으로 수행하는 것을 의미한다. 본 논문에서는 맞춤법 교정을 기계번역의 관점으로 바라보고 문제를 해결하였다. 소스문장에 맞춤법 오류문장, 타겟 문장에 올바른 문장을 넣어 학습시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 단일 말뭉치로 한국어 맞춤법 병렬 말뭉치를 구성하는 방법을 제안하며 G2P(Grapheme to Phoneme)를 이용한 오류 데이터 생성, 자모 단위 철자 오류데이터 생성, 통번역 데이터 기반 오류 데이터 생성 크게 3가지 방법론을 이용하여 맞춤법 오류데이터를 생성하는 방법론을 제안한다. 실험결과 GLEU 점수 65.98의 성능을 보였으며 44.68, 39.55의 성능을 보인 상용화 시스템보다 우수한 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.61-65
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• 2023

최근, 대부분의 태스크가 초거대 언어 모델로 통합되고 있을 정도로 많은 관심 및 연구되고 있다. 초거대 언어 모델을 효과적으로 활용하기 위해서는 모델의 능력에 대한 분석이 선행되어야 하나, 한국어에 대한 분석 및 탐색은 상대적으로 부족하다. 본 논문에서는 한국어 맞춤법 교정 태스크를 통해 초거대 언어 모델의 능력을 탐색한다. 맞춤법 교정 태스크는 문장의 구조 및 문법을 이해하는 능력이 필요하며, 사용자의 만족도에 영향을 미칠 수 있는 중요한 태스크이다. 우리는 맞춤법 세부 유형에 따른 ChatGPT의 제로샷 및 퓨샷성능을 평가하여 초거대 언어 모델의 성능 분석을 수행한다. 실험 결과 제로샷의 경우 문장부호 오류의 성능이 가장 우수했으며, 수사 오류의 성능이 가장 낮았다. 또한, 예제를 더 많이 제공할수록 전체적인 모델의 성능이 향상되었으나, 제로샷의 경우보다 오류 유형 간의 성능 차이가 커지는 것을 관찰할 수 있었다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.7 no.4
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• pp.789-796
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• 2012

To find the module sequence that makes correction rate optimal is the goal of this paper. The Hill-climbing algorithm was used in the experiment to analyze the performance of Korean Spelling Corrector. Given the wrong eojul set, We found the module sequence that shows correction rate of 96.41%. Because of the quite high correction rate, Hill-climbing is a practical method for our Spelling Corrector.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.12
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• pp.65-74
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• 2021

Recently, studies on Korean spelling correction have been actively conducted based on machine translation and automatic noise generation. These methods generate noise and use as train and data set. This has limitation in that it is difficult to accurately measure performance because it is unlikely that noise other than the noise used for learning is included in the test set In addition, there is no practical error type standard, so the type of error used in each study is different, making qualitative analysis difficult. This paper proposes new 'error type classification' for deep learning-based Korean spelling correction research, and error analysis perform on existing commercialized Korean spelling correctors (System A, B, C). As a result of analysis, it was found the three correction systems did not perform well in correcting other error types presented in this paper other than spacing, and hardly recognized errors in word order or tense.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.285-293
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• 1993

대량의 말뭉치에서 나타나는 맞춤법 오류의 대부분은 타자수의 입력 실수로 인한 것이다. 맞춤법 오류의 유형은 크게 띄어 쓰기 오류, 철자 오류, 띄어 쓰기와 철자의 복합 오류의 세 가지로 나타난다. 이 중, 철자 오류를 표층 형태만으로 표준어 오류, 조사/어미 오류, 자소 대치 오류로 유형을 분류하였다. 본 논문은 300만 말뭉치에서 형태소 분석이 실패한 맞춤법 오류 어절 중에서 띄어 쓰기와 철자 오류를 분석하여, 각 오류 유형에 따른 교정 방법과 자소 대치 규칙 베이스를 이용한 교정 방법을 구현하였다. 또한 형태소 분석기를 거친 40만 어절 사전을 이용한 분석기로 기존의 형태소 분석기를 대치시켜 교정 어절을 검증하였고, 위의 사전에서 추출한 순위 결정 요소와 Heuristic 정보를 이용하여 각 후보 어절에 대한 가중치를 계산하고 가능성이 높은 교정 어절을 제시하는 시스템을 구현하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.18-23
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• 2014

한국어 맞춤법 검사기는 전자화된 한국어 텍스트에 나타난 오류어를 검색하여 이를 교정할 대치어를 제시하는 시스템이다. 이때 오류어의 유형은 크게 단순 철자오류와 문맥의존 철자오류로 구분할 수 있다. 이중 문맥의존 철자오류는 어절(word)단위로 봤을 때는 정확하지만, 문맥을 고려하였을 때 오류가 되는 유형으로 교정 난도가 매우 높다. 문맥의존 철자오류의 교정 방법은 크게 규칙을 이용한 방법과 통계 정보에 기반을 둔 방법으로 나뉜다. 이때 규칙을 이용한 방법은 그 특성상 정확도가 매우 높지만, 반대로 재현율이 매우 낮다. 본 논문에서는 본 연구진이 기존에 연구하였던 규칙을 일반화하는 방식에 추가로 조건부 확률을 이용한 통계 방식을 결합하여 정확도를 유지하면서 재현율을 향상시키는 방법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.262-267
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• 1996

한국어 맞춤법 검사기는 문서내에서 발생되는 비표준어 오류, 띄어쓰기/붙여쓰기 오류, 조사/어미 오류, 외래어 오류, 철자 오류 등에 대해서 이에 적합한 대치어를 제시해 준다. 일반적으로 한국어의 맞춤법 오류 중 가장 빈번하게 발생되는 것이 띄어쓰기 오류이며, 이 중에서도 복합 명사에 대한 띄어쓰기 오류가 가장 많이 발생한다. 본 논문에서는 복합 명사에 대한 띄어쓰기 교정 방안으로 복합명사의 음절수에 따라 1개의 결과만을 출력하도록 하는 복합 명사 분리 방안을 제시하며, 또한 복합 명사 분리 시의 사전 참조 횟수를 줄이는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.954-957
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• 2019

한국어 맞춤법 검사기는 현재 여러 곳에서 개발하여 서비스를 제공하고 있으며 다양한 목적으로 사용되고 있다. 하지만 이들은 맞춤법이나 띄어쓰기를 검사할 뿐, 존댓말과 같은 높임표현이 잘못 사용되었는지는 검사할 수 없다. 최근에는 맞춤법 검사를 위해 통계적 방식과 딥러닝을 사용하고 있지만, 본 연구에서는 규칙 기반을 활용하여 사용자가 텍스트를 입력하면 잘못된 높임표현을 탐지하여 그에 대한 오류 정보를 제공하고, 올바른 표현으로 교정하는 프로그램을 개발하였다. 구문 분석기를 사용하여 주어-서술어 구조를 파악하고, 형태소 분석기를 활용하여 높임표현을 탐지한 후 격틀사전의 정보를 이용하여 존댓말 오류를 탐지한다. 본 연구는 격식이 있는 문서를 검사할 때나, 한국어 높임말에 익숙하지 않은 외국인들에게 도움이 될 수 있을 것이다.