문서 기반 대화 시스템은 주어진 배경 지식 문서와 이전 대화를 바탕으로 대화에 이어지는 적절한 응답을 생성하는 시스템이다. 문서 기반 대화 시스템은 지식 추출 작업과 응답 생성 작업으로 나뉘며, 두 하위 작업은 서로 긴밀한 관계를 가지고 있다. 즉, 주어진 배경 지식 문서와 관련된 올바른 응답을 생성하기 위해서는 정확한 지식 추출이 필수적이며, 응답 생성에 필요한 지식을 정확히 추출하지 못하는 경우 생성 응답에 배경 지식이 반영되기 힘들다. 따라서, 본 논문에서는 추출된 지식을 확장하는 방법을 통해 생성에 필요한 지식의 재현율을 높이고 이를 활용할 수 있는 임베딩 확장 방법을 제안함으로써 SacreBLEU 기준 3.51의 성능 향상을 보였다.
최근 심층 신경망을 활용한 한국어 자연어 처리에 대한 관심이 높아지고 있지만, 한국어 자연어 처리에 적합한 신경망 구조 탐색에 대한 연구는 이뤄지지 않았다. 본 논문에서는 문서 분류 정확도를 보상으로 하는 강화 학습 알고리즘을 이용하여 장단기 기억 신경망으로 한국어 문서 분류에 적합한 심층 신경망 구조를 탐색하였으며, 탐색을 위해 사전 학습한 한국어 임베딩 성능과 탐색한 신경망 구조를 분석하였다. 탐색을 통해 찾아낸 신경망 구조는 기존 한국어 자연어 처리 모델에 대해 4 가지 한국어 문서 분류 과제로 비교하였을 때 일반적으로 성능이 우수하고 모델의 크기가 작아 효율적이었다.
문서 기반 대화 시스템은 크게 질문으로부터 문서를 검색하는 과정과 응답 텍스트를 생성하는 과정으로 나뉜다. 이러한 대화 시스템의 응답 생성 과정에 디코더 기반 LLM을 사용하기 위해서 사전 학습된 LLM을 미세 조정한다면 많은 메모리, 연산 자원이 소모된다. 본 연구에서는 SVD에 기반한 LLM의 경량화를 시도한다. 사전 학습된 polyglot-ko 모델의 행렬을 SVD로 분해한 뒤, full-fine-tuning 해보고, LoRA를 붙여서 미세 조정 해본 뒤, 원본 모델을 미세 조정한 것과 점수를 비교하고, 정성평가를 수행하여 경량화된 모델의 응답 생성 성능을 평가한다. 문서 기반 대화를 위한 한국어 대화 데이터셋인 KoDoc2Dial에 대하여 평가한다.
최근 들어 웹 상의 문서를 번역해 주는 번역 시스템이 상용화되고 있다. 일반 문서와 달리 웹 문서는 HTML 태그를 포함하고 있어 번역 시스템에서 문장 단위로 분리하는데 어려움이 있다. 또한 그 대상 영역이 제한되지 않으므로 미등록어 및 구문 분석 실패에 대한 대처 기능이 필요하다. 따라서 웹 문서의 번역 품질이 일반 문서 번역에 비해 현저히 떨어지게 된다. 이 논문에서는 HTML 태그를 보유한 영어 웹 문서를 대상으로 하는 번역 시스템인 "에서로-웹/EK"에 대해 기술한다. 에서로-웹/EK는 HTML 문서의 특성을 고려하여 태그를 분리, 복원하는 태그 관리자를 별도로 가진다. 또한 태그를 유지하면서 영어에서 한국어로 변환되는 과정에서 발생하는 어휘 분리, 어휘 통합, 어순 변환 둥의 다양한 변환 현상을 처리한다. 이 시스템은 변환 방식에 기반한 번역 시스템으로서 영어 해석, 영한 변환, 한국어 생성의 단계를 거친다. 구현된 시스템은 Netscape와 DDE(Dynamic Data Exchange) 방식으로 연동하여 HTML 문서를 번역한다.
기존 문서 검색 시스템의 경우 단순히 문서 내에서 텍스트를 추출한 후 그 텍스트를 색인, 검색하는 형태를 가지고 있었다. 본 논문에서는 MS Word, Excel, HWP 등 다양한 형태의 문서에서 텍스트, 표, 이미지, 차트, 동영상 등의 문서 개체를 분석, 색인하고 이를 검색하는 시스템의 개발 방법을 제외하였다. 제안된 시스템은 문서의 내부 자료 구조를 CDML(Composite Document Markup Language)로 변환하고, 이를 색인, 저장함으로 기존의 전문 검색 시스템의 한계를 효과적으로 극복했으며, 문서 내의 검색 대상 개체로 자동 이동하고 하일라이팅 시키는 기술을 구현함으로 사용자 편익성을 높였다. 개발된 시스템의 성능을 평가한 결과, 다양한 문서 형식에 대해 평균 97% 이상의 CDML변환 성공률과 개체 검색 성공률을 보였으며, 이진 파일에서 직접 개체를 추출함으로 매우 높은 분석 및 색인 속도가 달성되었음을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 소개된 새로운 패러다임의 문서 검색 솔루션을 통해 다양한 기술적 상업적 파급 효과가 기대되고 있다.
본 논문에서는 SGML DTD(Document Type Definition)의 문서 구조정보를 이용하여 SGML 실례문서를 편집하기 위한 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 위해 문서의 논리구조 표현을 위한 구조 창을 이용하여 SGML 문서를 편집할 수 있어 SGML에 대해 모르는 사용자도 편집오류 없이 문서를 생성할 수 있고 엘리먼트(element)와 속성(attribute), 엔티티(entity)를 지원하는 도구를 이용하여 엘리먼트 등을 손쉽게 수정 가능하고, 생성된 문서를 SGML 파서(parser)를 이용하여 검증할 수 있도록 시스템을 설계하였다. 또한 본 시스템은KS 5601코드를 사용하여 한글과 영문 텍스트를 모두 지원한다. 본 논문에서 설계한 SGML 문서 편집 시스템은 윈도우 사용자 인터페이스를 위해 윈도우95 시스템 환경 하에서 구현하였다.
이미 국외에서는 WordNet과 같은 의미적 언어자원을 활용한 문서 유사도 측정에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 국내에서는 아직 WordNet과 같은 언어자원이 부족하여, 이를 바탕으로 한 문서 유사도 측정 방법이나 그 결과를 활용하는 방법에 관한 연구가 미흡하다. 기존에 국내에서 사용된 문서 유사도 측정법들은 대부분 문서 내에 출현하는 어휘들의 의미에 기반하기 보다는, 그 어휘들의 단순 매칭이나 빈도수를 이용한 가중치 측정법, 또는 가중치를 이용한 중요 어휘 추출방법들 이었다. 이 때문에, 기존의 유사도 측정법들은 문서의 문맥정보를 포함하지 못하고, 어휘의 빈도를 구하기 위하여 대용량의 문서집합에 의존적이며, 또한 특정 개념(의미)을 다른 어휘로 표현하거나, 유사/관련 어휘가 사용된 유사 문서에 대한 처리가 미흡하였다. 본 논문에서는 이에 착안하여 한국어 어휘 의미망인 U-WIN과 문맥에 사용된 어휘들의 overlap 정보를 사용하여, 단순히 어휘에 기반하지 않고, 기본적인 문맥정보를 활용하며, 어휘의 의미에 기반을 둔 문서유사도 측정법을 제안한다.
불특정 사용자의 참여에 의해 정보가 생성되는 지식검색 서비스에서는 문서의 품질이 검색 만족도에 중요한 요소 중 하나이다. 지식검색 문서의 품질 평가에 관한 기존 연구는 조회 수나 추천 수 등의 비텍스트 정보를 이용하여 문서의 품질을 평가하고, 이를 검색 모형에 반영하여 검색 성능을 높이는데 집중하였다. 이러한 비텍스트 정보는 그 유용성이 실험을 통해 증명되었지만, 새로 작성된 문서와 같은 경우 심각한 자료 부족 문제가 발생할 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 비텍스트 정보의 자료 부족 문제를 완화할 수 있는 새로운 문서 품질 평가 자질로서 문서 내용의 신뢰성을 반영하는 신뢰도 자질을 제안한다. 제안하는 자질은 문서의 내용으로부터 직접 추출되며, 따라서 추천 수나 조회 수 등 서비스 사용자의 참여나 이용을 필요로 하는 비텍스트 자질보다 자료 부족 문제에 견고하다는 장점이 있다. 또한 제안하는 신뢰도 자질은 문서 품질 평가에 유용하다고 알려진 비텍스트 자질과 유사하거나 향상된 성능을 실험에서 보였으며, 추후 자질 추출 방법을 개선한다면 효과적인 품질 평가 자질로서 기능을 할 수 있을 것으로 기대된다.
기존의 다중 문서요약은 전체 대상문서에 대해서 한번에 요약문을 생산하지만, 본 논문은 요약 대상문서 집합에서 핵심내용을 갖는 문서를 기본 문서로 선택, 임시 요약문장을 추출하고 대상문서 집합에서 순차적으로 문서를 입력받아 중요문장을 추출, 이전에 구축된 요약문장과 현재 추출된 문장을 비교하면서 요약에 필요한 문장을 선택하는 적응 기법을 제안한다. 제안한 방법으로 구현한 시스템은 NTCIR TSC 3에서 사용된 29개의 다중 문서집합을 통해서 성능을 평가하였다. 적응 기법 시스템은 TSC3의 baseline시스템인 Lead 방법보다는 높은 성능을 나타냈지만, TSC 3에 참가한 시스템들과의 비교에서는 월등한 성능 우위를 나타내지 못했다.
관계 추출은 질의응답이나 대화 시스템의 기반이 되는 지식을 구추하기 위한 작업으로, 정보 추출의 기초가 되는 기술이기도 하다. 최근 실세계 지식의 희소한 형태를 구현한 문서간 관계 추출 데이터셋이 제안되어, 여러 문서를 통해 분산되어 언급된 두 개체 사이의 관계 추론을 수행 및 평가할 수 있게 되었다. 이 작업에서 추론의 대상이 되는 개체쌍은 한 문서 안에 동시에 언급되지 않기 때문에 여러 문서에 언급된 중간 개체를 통하여 직/간접적으로 추론해야 하나, 원시 텍스트에서 이러한 정보를 수집하는 작업은 쉽지 않다. 따라서, 본 연구에서는 개체의 동시발생빈도에 기반하여 중간 개체의 중요도를 정량화하고, 이 중요도에 기반화여 중요한 문맥을 식별하는 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 기존의 두 문서로 구성된 추론 경로를 식별된 중간 개체를 활용하여 확장하여, 관계 추론 모델의 수정 없이 추가된 문맥만을 활용하여 문서간 관계 추출 시스템의 성능을 개선할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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