• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.533-536
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• 2019

의존 구문 분석은 문장 구성 성분 간의 의존 관계를 분석하는 태스크로, 자연어 이해의 대표적인 과제 중 하나이다. 본 논문에서는 한국어 의존 구문 분석의 성능 향상을 위해 Deep Bi-Affine Network와 Left to Right Dependency Parser를 적용하고, 새롭게 한국어의 언어적 특징을 반영한 Right to Left Dependency Parser 모델을 제안한다. 3개의 의존 구문 분석 모델에 단어 표현을 생성하는 방법으로 ELMo, BERT 임베딩 방법을 적용하고 여러 종류의 모델을 앙상블하여 세종 의존 구문 분석 데이터에 대해 UAS 94.50, LAS 92.46 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.689-691
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• 2018

의존 구문 분석은 자연어 이해 영역의 대표적인 과제 중 하나이다. 본 논문에서는 한국어 의존 구분 분석의 성능 향상을 위해 Deep Bi-affine Network 와 스택 포인터 네트워크의 앙상블 모델을 제안한다. Bi-affine 모델은 그래프 기반 방식, 스택 포인터 네트워크의 경우 그래프 기반과 전이 기반의 장점을 모두 사용하는 모델로 서로 다른 모델의 앙상블을 통해 성능 향상을 기대할 수 있다. 두 모델 모두 한국어 어절의 특성을 고려한 자질을 사용하였으며 세종 의존 구문 분석 데이터에 대해 UAS 90.60 / LAS 88.26(Deep Bi-affine Network), UAS 92.17 / LAS 90.08(스택 포인터 네트워크) 성능을 얻었다. 두 모델에 대한 앙상블 기법 적용시 추가적인 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.411-414
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• 2021

One of the elements of technology that has become extremely critical within the field of education today is Deep learning. It has been especially used in the area of natural language processing, with some word-representation vectors playing a critical role. However, some of the low-resource languages, such as Swahili, which is spoken in East and Central Africa, do not fall into this category. Natural Language Processing is a field of artificial intelligence where systems and computational algorithms are built that can automatically understand, analyze, manipulate, and potentially generate human language. After coming to discover that some African languages fail to have a proper representation within language processing, even going so far as to describe them as lower resource languages because of inadequate data for NLP, we decided to study the Swahili language. As it stands currently, language modeling using neural networks requires adequate data to guarantee quality word representation, which is important for natural language processing (NLP) tasks. Most African languages have no data for such processing. The main aim of this project is to recognize and focus on the classification of words in English, Swahili, and Korean with a particular emphasis on the low-resource Swahili language. Finally, we are going to create our own dataset and reprocess the data using Python Script, formulate the syllabic alphabet, and finally develop an English, Swahili, and Korean word analogy dataset.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.12-15
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• 2012

본 논문은 한국어 형태소 분할 및 품사 태깅을 위해 조건부 랜덤 필드 (CRF: conditional random field)에 기반한 방식을 제안한다. 제안 방법은 1) 형태소 분할 단계 2) 품사 태깅 단계 3) 복합형태소 분할 및 태깅 단계의 세 단계로 이루어진다. 처음 두 단계는 CRF방법에 기반을 두고, 세 번째 단계에서는 일반화된 HMM (lattice-HMM)을 활용한다. 제안 방법은 세종 말뭉치 코퍼스에서 5-fold cross-validation로 평가한 결과, 약 96%의 품사 태깅 성능을 보여주었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.313-321
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• 1996

본 논문에서는 실용적인 기계번역 시스템을 위하여 다양한 입력 형태에서 나타나는 여러 현상을 전처리하는 기법을 설명한다. 전처리기는 문장 분리, Title 및 나열문 인식, HTML Tag의 처리, 하이픈처리, 숫자 표현 처리, 대소문자의 정규화, 고유명사 인식, 복합단위 인식 등을 수행하여 형태소 분석기의 처리 부담을 줄인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.320-326
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• 1997

자연어 정보처리 분야의 거듭된 발전은 다양한 언어처리 도구들의 출현을 가져왔다. 그러나 객관적인 성능 평가 기준의 부재로 인해, 개발된 도구들은 임의의 기준에 따라 평가될 수 밖에 없었다. 그 결과 성능 평가 결과는 평가자와 평가자가 제안한 기준에 따라 다를 수 밖에 없었고 따라서 평가 결과 자체 역시 설득력을 갖을 수가 없었다. 이와 같은 문제에 대한 해결책을 찾고자 하는 노력의 일환으로, 본 연구에서는 한국어처리 도구들 중 특히 구문분석기의 체계적이고도 객관적인 성능 평가를 목적으로 제작된 문장들과 관련 주석 정보들로 구성된 SERI Test Suites '97을 소개한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.47-53
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• 2003

본 논문은 정제된 대용량 말뭉치로부터 얻은 음절 n-gram과 어절 통계를 이용한 한국어 자동 띄어쓰기 시스템을 제안한다. 한 문장 내에서 최적의 띄어쓰기 위치는 Viterbi 알고리즘에 의해 결정된다. 통계 기반 연구에 고유한 문제인 데이터 부족 문제, 학습 말뭉치 의존 문제를 개선하기 위하여 말뭉치를 확장하고 실험을 통해 얻은 매개변수를 사용하고 최장 일치 Viable Prefix를 찾아 어절 목록에 추가한다. 본 연구에 사용된 학습 말뭉치는 33,641,511어절로 구성되어 있으며 구어와 문어를 두루 포함한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.633-636
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• 2021

개체명 인식은 주어진 문장 안의 고유한 의미가 있는 단어들을 인명, 지명, 단체명 등의 미리 정의된 개체의 범주로 분류하는 문제이다. 최근 연구에서는 딥 러닝, 대용량 언어 모델을 사용한 연구들이 활발하게 연구되어 높은 성능을 보이고 있다. 하지만 이러한 방법은 대용량 학습 말뭉치와 이를 처리할 수 있는 높은 연산 능력을 필요로 하며 모델의 실행 속도가 느려서 실용적으로 사용하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 얕은 기계 학습 기법을 적용한 ManiFL을 사용한 개체명 인식 시스템을 제안한다. 형태소의 음절, 품사 정보, 직전 형태소의 라벨만을 자질로 사용하여 실험하였다. 실험 결과 F1 score 기준 90.6%의 성능과 초당 974 문장을 처리하는 속도를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.50-55
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• 2009

현재, 자동번역의 도메인은 응용 프로그램의 요구에 따라, 점차 문어체에서 대화체(spoken language)로 옮겨가고 있는 추세이다. 본 논문은 대화체가 지니는 특성을 자동번역 시스템을 구성하는 각 모듈별 및 지식 관점에서 분석하였다. 특성 분석을 기반으로 하여, 본 논문에서는 여행 영역을 대상으로 하는 대화체 자동번역시스템의 특화를 수행하였다. 대화체 자동번역을 위한 새로운 지식으로 구조화 번역메모리(Translation Memory)가 도입되었으며, 시스템을 구성하는 각 모듈별로 대화체 특화가 이루어졌다. 또한 기존의 문어체용 기구축 패턴 등이 정비되었으며, 고빈도 대화체 표현에 대한 신규 패턴이 도입되었다. 제안하는 방법의 검증을 위해 수동평가를 수행하였으며, 그 결과, 영한 대화체 자동번역에 있어서 번역률 향상이 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.311-315
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• 2021

근래의 자연어처리 분야에서는 잘 만들어진 도구(Library)를 이용하여 생산성 높은 개발과 연구가 활발하게 이뤄지고 있다. 이 중에 대다수는 깊은 학습(Deep-Learning, 딥러닝) 기반인데, 이런 모델들은 학습 속도가 느리고, 비용이 비싸고, 사용(Run-Time) 속도도 느리다. 이뿐만 아니라 라벨(Label)의 가짓수가 굉장히 많거나, 라벨의 구성이 단어마다 달라질 수 있는 의미분별(동형이의어, 다의어 번호 태깅) 분야에서 딥러닝은 굉장히 비효율적인 문제가 있다. 이런 문제들은 오히려 기존의 얕은 학습(Shallow-Learning)기반 모델에서는 없던 것들이지만, 최근의 연구경향에서 딥러닝 비중이 급격히 증가하면서, 멀티스레딩 같은 고급 기능들을 지원하는 얕은 학습 기반 언어모델이 새로이 개발되지 않고 있었다. 본 논문에서는 학습과 태깅 모두에서 멀티스레딩을 지원하고, 딥러닝에서 연구된 드롭아웃 기법이 구현된 자연어처리 도구인 혼합 자질 가변 표지기 ManiFL(Manifold Feature Labelling : ManiFL)을 소개한다. 본 논문은 실험을 통해서 ManiFL로 다의어태깅이 가능함을 보여주고, 딥러닝과 CRFsuite에서 높은 성능을 보여주는 개체명 인식에서도 비교할만한 성능이 나옴을 보였다.