• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.726-729
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• 2023

본 논문에서는 대화 중 발화에서 페르소나 트리플을 추출하는 방법을 연구한다. 발화 문장과 그에 해당하는 트리플 쌍을 활용하여 발화 문장 혹은 페르소나 문장이 주어졌을 때 그로부터 페르소나 트리플을 추출하도록 모델을 멀티 태스크 러닝 방식으로 학습시킨다. 모델은 인코더-디코더 구조를 갖는 사전학습 언어모델 BART [1]와 T5 [2]를 활용하며 relation 추출과 tail 추출의 두 가지 태스크를 각각 인코더, 디코더 위에 head를 추가하여 학습한다. Relation 추출은 분류로, tail 추출은 생성 문제로 접근하도록 하여 최종적으로 head, relation, tail의 구조를 갖는 페르소나 트리플을 추출하도록 한다. 실험에서는 BART와 T5를 활용하여 각 태스크에 대해 다른 학습 가중치를 두어 훈련시켰고, 두 모델 모두 relation과 tail을 추출하는 태스크 정확도에 있어서 90% 이상의 높은 점수를 보임을 확인했다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.176-181
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• 2022

일반 상식 추론 능력은 가장 사람다운 능력 중 하나로써, 인공지능 모델이 쉽게 모사하기 어려운 영역이다. 딥러닝 기반의 언어 모델은 여전히 일반 상식에 기반한 추론을 필요로 하는 분야에서 부족한 성능을 보인다. 특히, 한국어에서는 일반 상식 추론과 관련한 연구가 상당히 부족한 상황이다. 이러한 문제 완화를 위해 최근 생성 기반의 일반 상식 추론을 위한 한국어 데이터셋인 Korean CommonGen [1]이 발표되었다. 그러나, 해당 데이터셋의 평가 지표는 어휘 단계의 유사성과 중첩에 의존하는 한계를 지니며, 생성한 문장이 일반 상식에 부합한 문장인지 측정하기 어렵다. 따라서 본 논문은 한국어 일반 상식 추론 및 생성 능력에 대한 평가 지표를 개선하기 위해 문장 성분의 의미역과 자모의 형태 변화를 바탕으로 생성 결과를 평가하는 SRLev, 사람의 평가 결과를 학습한 BIH, 그리고 두 평가 지표의 장점을 결합한 SRLev-BIH를 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.453-456
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• 2021

대화형 에이전트가 일관성 없는 답변, 재미 없는 답변을 하는 문제를 해결하기 위하여 최근 페르소나 기반의 대화 분야의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 한국어로 구축된 페르소나 대화 데이터는 아직 구축되지 않은 상황이다. 이에 본 연구에서는 영어 원본 데이터에서 한국어로 번역된 데이터를 활용하여 최초의 페르소나 기반 한국어 대화 모델을 제안한다. 전처리를 통하여 번역 품질을 향상시킨 데이터에 사전 학습 된 한국어 모델인 KoBERT와 KoELECTRA를 미세조정(fine-tuning) 시킴으로써 모델에게 주어진 페르소나와 대화 맥락을 고려하여 올바른 답변을 선택하는 모델을 학습한다. 실험 결과 KoELECTRA-base 모델이 가장 높은 성능을 보이는 것을 확인하였으며, 단순하게 사용자의 발화만을 주는 것 보다 이전 대화 이력이 추가적으로 주어졌을 때 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.403-407
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• 1996

자연언어는 사람이 쉽게 이해할 수 있지만 이론 컴퓨터가 이해하는데는 많은 문제점들이 발생한다. 이러한 문제의 해결을 위해 의미처리가 수행되어야하며 효율적인 의미처리를 위해서는 정확한 의미사전의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 개념그래프를 이용한 의미사전의 개발과정에서 고려되어야할 몇가지 문제점들을 살펴본다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.689-707
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• 1992

인간의 가장 익숙한 정보교환 수단인 음성을 기계가 인식하게 함으로써 모든 기계를 말로써 작동시키고자 하는 것은 인간의 오랜 꿈이었다. 최근 컴퓨터 기술과 음성처리 기술의 급속한 발달에 힘입어 그 꿈은 현실로 다가오고 있다. 현재 고립어 인식은 충분히 실용화될 수 있는 단계에 들어 섰으며 이제 연속어 인식 내지 연속어 이해에 연구가 집중되고 있다. 인간과 기계를 인터페이스하는 언어의 전위레벨로서 날로 그 중요성이 부각되고 있는 음성인식 기술의 현황을 살펴보고 그것의 미래를 전망해 본다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1991년도 제3회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.178-187
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• 1991

본 논문에서는 컴퓨터를 이용한 형태소 분석에서 수사의 고유한 특성을 고려한 수사 처리에 관하여 연구하였다. 명사나 관형사와는 다른 수사 고유 특성 중 하나인 합성수사를 만드는 어순규칙을 경험정보(heuristic information)로 이용하기 위해 유한 상태 오토마타로 표현하였으며, 어절의 어순을 이용하여 수사 처리를 여러 어절까지 가능하게 하였다. 수사에 의해 영향을 받는 단위명사도 수사와 함께 처리할 수 없게 하였다. 제시된 수사 처리 방법은 중의성을 줄이고 보다 정확한 분석을 가능하게 했다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.385-390
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• 2022

관계추출은 문서 혹은 문장에서 자동으로 엔티티들간의 관계를 추출하는 기술로, 비정형 데이터를 정형데이터로 변환하기에 자연어 처리 중에서도 중요한 분야중 하나이다. 그 중에서도 대화 관계추출은 기존의 문장 단위의 관계추출과는 다르게 긴 길이에 비해 적은 정보의 양, 빈번하게 등장하는 지시대명사 등의 특징을 가지고 있어 주어와 목적어 사이의 관계를 예측하기에 어려움이 있었다. 본 연구에서는 이러한 어려움을 극복하기 위해 대화의 특성을 고려한 대화 그래프를 구축하고 이를 이용한 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 상호참조 정보와 문맥정보를 더 반영한 그래프를 통해 산발적으로 퍼져있는 정보를 효율적으로 수집하고, 지시대명사로 인해 어려워진 중요 발화 파악 능력을 증진시켰다. 또한 이를 실험적으로 보이기 위하여 대화 관계추출 데이터셋에 실험해본 결과, 기존 베이스라인 보다 약 10 % 이상의 높은 F1점수를 달성하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.427-430
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• 2022

추천시스템에서 콜드스타트 문제를 해결하기 위해 다양한 연구들이 진행되고 있다. 하지만, 대부분의 연구는 아직도 사용자 기반의 히스토리 데이터셋을 반드시 필요로 하여, 콜드스타트 문제를 완벽히 해결하지 못하고 있다. 이에 본 논문은 콜드스타트 문제를 완화할 수 있는 기저속성 기반의 추천시스템을 제안한다. 제안하는 방법론을 검증하기 위해, 직접 수집한 한국어 영화 리뷰 데이터셋을 기반으로 성능을 검증하였으며, 평가 결과 제안한 방법론이 키워드와 사용자의 리뷰 점수를 효과적으로 반영한 추천시스템임을 확인할 수 있었고, 데이터 희소성 및 콜드스타트 문제를 완화하여 기존의 텍스트 기반 랭킹 시스템의 성능을 압도하는 것을 확인하였다. 더 나아가 제안된 기저속성 추천시스템은 추론 시에 GPU 컴퓨팅 자원을 요구하지 않기에 서비스 측면에서도 많은 이점이 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.277-283
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• 2022

사주 풀이란 주어진 사주에 대해서 그에 맞는 해석 글을 생성해주는 작업을 의미한다. 전통적으로 사주 풀이는 온전한 사람의 영역으로 인식되어왔으나, 우리는 본 연구를 통해 사주 풀이 영역도 인공지능으로 대체할 수 있을 것이라는 가능성을 탐구한다. 본 연구에서 우리는 최근 연구되고 있는 자연어 생성분야의 연구들에서 영감을 받아, 사주 유형과 사주 풀이 내에 포함할 명사 키워드를 기반으로 풀이글을 생성하는 인공지능 모델 SaJuTeller를 설계한다. 특히 이전 문맥을 고려하여 풀이글을 생성하는 모델과 단순 사주 유형 및 명사 키워드를 기반으로 풀이글을 생성하는 두가지 모델을 제안하며, 이들 각각의 성능을 분석함으로써 각 모델의 구체적인 활용 방안을 제안한다. 본 연구는 우리가 아는 한 최초의 인공지능 기반 사주풀이 연구이며, 우리는 이를 통해 사주풀이에 요구되는 전문인력의 노력을 경감시킴과 동시에, 다양한 표현을 가진 사주 풀이 글을 생성할 수 있음을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.485-490
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• 2022

데이터 증강기법은 추가적인 데이터 구축 혹은 수집 행위 없이 원본 데이터셋의 양과 다양성을 증가시키는 방법이다. 데이터 증강기법은 규칙 기반부터 모델 기반 방법으로 발전하였으며, 최근에는 Masked Language Modeling (MLM)을 응용한 모델 기반 데이터 증강 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 MLM 기반 데이터 증강 방법은 임의 대체 방식을 사용하여 문장 내 의미 변화 가능성이 큰 주요 토큰을 고려하지 않았으며 증강에 따른 레이블 교정방법이 제시되지 않았다는 한계점이 존재한다. 이러한 문제를 완화하기 위하여, 본 논문은 레이블을 고려할 수 있는 Re-labeling module이 추가된 MLM 기반 한국어 데이터 증강 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론을 KLUE-STS 및 KLUE-NLI 평가셋을 활용하여 검증한 결과, 기존 MLM 방법론 대비 약 89% 적은 데이터 양으로도 baseline 성능을 1.22% 향상시킬 수 있었다. 또한 Gate Function 적용 여부 실험으로 제안 방법 Re-labeling module의 구조적 타당성을 검증하였다.