• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권4호
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• pp.189-197
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• 2022

Today, we are exposed to various text-based media such as newspapers, Internet articles, and SNS, and the amount of text data we encounter has increased exponentially due to the recent availability of Internet access using mobile devices such as smartphones. Collecting useful information from a lot of text information is called text analysis, and in order to extract information, it is performed using technologies such as Natural Language Processing (NLP) for processing natural language with the recent development of artificial intelligence. For this purpose, a morpheme analyzer based on everyday language has been disclosed and is being used. Pre-learning language models, which can acquire natural language knowledge through unsupervised learning based on large numbers of corpus, are a very common factor in natural language processing recently, but conventional morpheme analysts are limited in their use in specialized fields. In this paper, as a preliminary work to develop a natural language analysis language model specialized in the railway field, the procedure for construction a corpus specialized in the railway field is presented.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제9권3호
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• pp.345-351
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• 2021

This study is designed to determine how to identify misleading news articles based on natural language processing on Artificial Intelligence & Bigdata. A misleading news discrimination system and method on natural language processing is initiated according to an embodiment of this study. The natural language processing-based misleading news identification system, which monitors the misleading vocabulary database, Internet news articles, collects misleading news articles, extracts them from the titles of the collected misleading news articles, and stores them in the misleading vocabulary database. Therefore, the use of the misleading news article identification system and methods in this study does not take much time to judge because only relatively short news titles are morphed analyzed, and the use of a misleading vocabulary database provides an effect on identifying misleading articles that attract readers with exaggerated or suggestive phrases. For the aim of our study, we propose news article identification methods in natural language processing on Artificial Intelligence & Bigdata.

• 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.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권1호
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• pp.100-106
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• 2021

Over the past few decades, natural language processing research has not made much. However, the widespread use of deep learning and neural networks attracted attention for the application of neural networks in natural language processing. Sentiment analysis is one of the challenges of natural language processing. Emotions are things that a person thinks and feels. Therefore, sentiment analysis should be able to analyze the person's attitude, opinions, and inclinations in text or actual text. In the case of emotion analysis, it is a priority to simply classify two emotions: positive and negative. In this paper we propose the deep learning based sentimental analysis system according to various optimizer that is SGD, ADAM and RMSProp. Through experimental result RMSprop optimizer shows the best performance compared to others on IMDB data set. Future work is to find more best hyper parameter for sentimental analysis system.

• 전자통신동향분석
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• 제39권1호
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• pp.95-105
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• 2024

In natural language processing, large language models such as GPT-4 have recently been in the spotlight. The performance of natural language processing has advanced dramatically driven by an increase in the number of model parameters related to the number of acceptable input tokens and model size. Research on multimodal models that can simultaneously process natural language and image data is being actively conducted. Moreover, natural-language and image-based reasoning capabilities of large language models is being explored in robot artificial intelligence technology. We discuss research and related patent trends in robot task planning and code generation for robot control using large language models.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.85-92
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• 1996

본 논문은 인터넷 기반의 멀티미디어 정보 검색 시스템인 옥서 '95의 정보 색인 및 검색에 대한 설계 및 구현에 대하여 논한다. 정보 구축시 키워드의 확장 개념으로서의 키팩트 추출과 모호성 해소 그리고 키팩트, 하이퍼 문서 및 멀티미디어 데이타의 색인을 한다. 또한 검색시 자연언어 질의에 대한 키팩트의 추출, 확장 및 서열처리를 통하여 사용자가 원하는 정보를 검색하게 한다. 검색대상의 문서로서 백과사전, 신문기사, 기술문서를 다루었으며 여러가지 검색 기능을 설계 및 구현하였다. 전문을 대상으로 색인 및 검색을 하였으며 앞으로 전자도서관이나 정보통신 서비스에 활용할 예정이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.607-610
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• 2002

패턴에 기반한 자동번역 시스템에 있어서, 번역률을 결정하는 가장 중요한 요소는 패턴의 양과 질이다. 필요한 대량의 패턴을 단기에 구축하기 위해서 패턴 정보 기술상의 잉여성을 줄일 필요가 있다. '하다' 동사는 한국어에서 가장 빈번하게 사용되는 동사 중의 하나로서, 'X를 하다'와 'X하다'의 2가지 구문 구조를 갖는다. 본 논문에서는 동사구 패턴에 기반한 한중 자동 번역 시스템에서 'X를 하다'와 'X하다' 구문간의 상관성을 이용하여 두 구문이 'X하다' 동사에 대한 동사구 패턴을 공유하도록 함으로써 동사구 패턴 구축 시에 정보의 중복 기술을 피하고, 패턴의 적용 범위를 넓힌다. 패턴의 공유로 인해 발생하는 대역문 생성 시의 문제점은, 'X를 하다' 구문에 대응하는 중국어 대역 형태 별로 분류하여 해결함으로써 패턴을 공유하면서도 번역의 질은 유지시킬 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.136-140
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• 2010

본 논문은 지식경제부의 지원 하에 한국전자통신연구원 언어처리연구팀에서 2010년에 개발하고 있는 패턴기반 영한 메신저 대화체 문장 번역 시스템에 관한 것이다. 본 논문의 목표는 문어체 문장 위주의 패턴기반 영한 웹문서 자동번역 시스템을 대화체 문장 위주의 패턴기반 영한 메신저 자동번역 시스템으로 전환하고자 할 때, 특화하는 방법 및 모듈에 관해 기술하는 것이다. 영어권 Native speaker로부터 수집한 메신저 대화체 문장을 대상으로 번역률을 평가한 결과, 문어체 위주의 영한 웹 자동번역 시스템은 71.83%인 반면, 대화체 위주의 영한 메신저 자동번역 시스템은 76.88%였다. 대화체 문장을 대상으로 번역률을 5.05% 향상시킬 수 있었던 이유는 본 논문에서 제시한 특화 방법을 따른 결과라고 할 수 있다.

• 보건행정학회지
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• 제30권1호
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• pp.15-25
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• 2020

While healthcare data sets include extensive information about patients, many researchers have limitations in analyzing them due to their intrinsic characteristics such as heterogeneity, longitudinal irregularity, and noise. In particular, since the majority of medical history information is recorded in text codes, the use of such information has been limited due to the high dimensionality of explanatory variables. To address this problem, recent studies applied word embedding techniques, originally developed for natural language processing, and derived positive results in terms of dimensional reduction and accuracy of the prediction model. This paper reviews the deep learning-based natural language processing techniques (word embedding) and summarizes research cases that have used those techniques in the health care field. Then we finally propose a research framework for applying deep learning-based natural language process in the analysis of domestic health insurance data.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제30권4호
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• pp.832-846
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• 2020

Service organizations increasingly adopt data-based intelligent engines called chatbots in support of the interaction between customers and the companies. Two different types of chatbots have been suggested and introduced by companies leading the adoption of this emerging technology: rule-based chatbots and natural language processing-based chatbots. While the differences between these two types of technologies look relatively clear, the organizational and practical impacts of the differences have not been systematically explored. This study performed an experiment to compare the use of the two different types of chatbots used in practice by two comparable organizations. These two types of actual chatbots were used by Korean on-line shopping malls with similar business models (mobile shopping), length of history, size and reputation. The comparison was made based on such dimensions as usability, searchability, reliability and attractiveness. Contraty to conventional expectation that the superiority in technology will produce superior usability, the results show mixed superiority. The discussion on the reasons is presented.