• 정보관리연구
• /
• 제26권2호
• /
• pp.61-79
• /
• 1995

정보검색의 성공여부는 적절한 검색어의 선정에 달려있다고 해도 과언이 아니다. 특히 CD-ROM이나 온라인목록시스템에서 주제검색시 분류표, 주제명과 같은 통제어와 자연어 등 비통제어의 비교 우위 문제는 아직도 논란이 되고 있다. 본고는 두 시스템의 검색효율성을 비교하기 위하여 특히 다언어 환경하에서의 검색어 사용에 중점을 두고 다양한 형태의 검색어휘를 조사 분석하였다.

• 정보관리연구
• /
• 제40권4호
• /
• pp.1-22
• /
• 2009

대용량 문서에서 정보를 추출하는 작업은 정보검색 분야 뿐 아니라 질의응답과 요약분야에서 매우 유용하다. 정보추출은 비정형 데이터로부터 정형화된 정보를 자동으로 추출하는 작업으로써, 개체명 인식, 전문용어 인식, 대용어 참조해소, 관계 추출 작업 등으로 구성된다. 이들 각각의 기술들은 지금까지 독립적으로 연구되어왔기 때문에, 구조적으로 상이한 입출력 방식을 가지며, 하부모듈인 언어처리 엔진들은 특성에 따라 개발 환경이 매우 다양하여 통합 활용이 어렵다. 과학기술문헌의 경우 개체명과 전문용어가 혼재되어 있는 형태로 구성된 문서가 많으므로, 기존의 연구결과를 이용하여 접근한다면 결과물 통합과정의 불편함과 처리속도에 많은 제약이 따른다. 본 연구에서는 생의학 분야 과학기술 문헌을 분석하여 전문용어 및 개체명 등을 통합 추출할 수 있는 기반 프레임워크를 개발한다. 이를 위하여, 문장자동분리, 품사태깅, 기저구인식 등과 같은 기반 언어 분석 모듈은 물론 이를 활용한 개체명 인식기, 전문용어 인식기를 개발하고 이들을 하나의 플랫폼으로 통합한 과학기술 핵심개체 인식 체계를 제안한다. 전체 플랫폼의 성능을 체계적으로 평가하기 위해서, KEEC 2009를 비롯한 다양한 말뭉치를 기반으로 세부 요수 모듈에 대한 성능 평가를 수행하였으며, 비교적 높은 수준의 성능을 확보하였다. 본 논문에서 개발된 핵심개체자동인식 플랫폼은 정보검색, 질의응답, 문서색인, 사전구축 등 다양한 정보서비스 분야에 활용될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
• /
• pp.892-896
• /
• 2003

XML은 단순히 웹 브라우저에 표시하기 위한 것을 넘어서 여러 다양한 시스템간, 어플리케이션간의 데이터 교환을 위한 인터페이스 포맷 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이에 따라 정보의 생성, 재사용, 처리 및 지속성, 이식성 등 XML 문서를 효과적으로 관리하고 검색할 수 있는 시스템에 관한 많은 연구들이 진행되어 지고 있다. 본 논문에서는 XQL과 문서 구조 처리기와 질의 언어 처리기에 대해 설명하고 XML 문서의 내용을 트리구조로 만들어 구조정보를 파싱하는 동안 XQL을 이용해 질의에 맞는 XML 문서 트리 구조정보를 찾는 방법을 제시한다. 이를 통해 웹 상에 분산된 XML 문서를 병합하여 파싱한 후 문서의 구조 정보를 트리 구조로 구성하고 질의 언어로 제안되어진 XQL을 이용한 효율적인 XML 문서 검색 시스템의 설계 및 구현에 대하여 기술하였다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제18D권5호
• /
• pp.329-338
• /
• 2011

문헌에서의 전문용어 인식 연구는 정보검색, 정보추출, 시맨틱 웹, 질의응답 분야 등의 연구를 위한 선행 연구로서, 지금까지 대부분 특정 분야, 특히 생의학 분야에서 집중되어 연구되어 왔다. 그러나 기존 연구들이 특정 도메인 또는 문헌 내부 통계 정보를 활용함으로써 범용적인 전문용어 인식에 한계점을 보여 왔기 때문에, 본 연구에서는 웹 검색 결과와 사전, 후보용어의 문형 특징 등을 활용하는 기계 학습 기반 범용 전문용어 인식 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 문헌의 지역 통계 정보를 사용하는 방법(C-value)과 비교 실험하여 80.8%의 F-값으로 6.5%의 성능향상을 보였다. 다양한 응집도 자질들을 접목한 두 번째 실험에서는 Normalized Google Distance 방법과 접목한 방식이 F-값 81.8%의 성능으로 최고의 성능을 나타냈다. 기계 학습 방법으로는 로지스틱 회귀분석, C4.5, SVMs 등을 적용하였는데, 일반적으로 이진 분류에 좋은 성능을 보이는 SVMs과 로지스틱 회귀분석 방법보다 결정 트리 방식의 C4.5가 전반적으로 좋은 성능을 보였다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권4호
• /
• pp.129-164
• /
• 2023

최근 생성형 AI 기술의 발전으로 인해 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 활용 및 도입이 확대되고 있는 상황에서 기존 연구들은 기업내부 데이터의 활용에 대한 실제 적용사례나 구현방법을 찾아보기 힘들다. 이에 따라 본 연구에서는 가장 많이 이용되고 있는 LangChain 프레임워크를 이용한 LLM 애플리케이션 아키텍처를 활용하여 생성형 AI 서비스를 구현하는 방법을 제시한다. 이를 위해 LLM의 활용을 중심으로, 정보 부족 문제를 극복하는 다양한 방법을 검토하고 구체적인 해결책을 제시하였다. 이를 위해 파인튜닝이나 직접 문서 정보를 활용하는 방법을 분석하며, 이러한 문제를 해결하기 위한 RAG 모델을 활용한 정보 저장 및 검색 방법에 대해 주요단계에 대해 자세하게 살펴본다. 특히, RAG 모델을 활용하여 정보를 벡터저장소에 저장하고 검색하기 위한 방법으로 유사문맥 추천 및 QA시스템을 활용하였다. 또한 구체적인 작동 방식과 주요한 구현 단계 및 사례를 구현소스 및 사용자 인터페이스까지 제시하여 생성형 AI 기술에 대한 이해를 높였다. 이를 통해 LLM을 활용한 기업내 서비스 구현에 적극적으로 활용할 수 있도록 하는데 의미와 가치가 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제14권4호
• /
• pp.1400-1418
• /
• 2020

In the development of commercial promotion, chatbot is known as one of significant skill by application of natural language processing (NLP). Conventional design methods are using bag-of-words model (BOW) alone based on Google database and other online corpus. For one thing, in the bag-of-words model, the vectors are Irrelevant to one another. Even though this method is friendly to discrete features, it is not conducive to the machine to understand continuous statements due to the loss of the connection between words in the encoded word vector. For other thing, existing methods are used to test in state-of-the-art online corpus but it is hard to apply in real applications such as telemarketing data. In this paper, we propose an improved chatbot design way using hybrid bag-of-words model and skip-gram model based on the real telemarketing data. Specifically, we first collect the real data in the telemarketing field and perform data cleaning and data classification on the constructed corpus. Second, the word representation is adopted hybrid bag-of-words model and skip-gram model. The skip-gram model maps synonyms in the vicinity of vector space. The correlation between words is expressed, so the amount of information contained in the word vector is increased, making up for the shortcomings caused by using bag-of-words model alone. Third, we use the term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) weighting method to improve the weight of key words, then output the final word expression. At last, the answer is produced using hybrid retrieval model and generate model. The retrieval model can accurately answer questions in the field. The generate model can supplement the question of answering the open domain, in which the answer to the final reply is completed by long-short term memory (LSTM) training and prediction. Experimental results show which the hybrid word vector expression model can improve the accuracy of the response and the whole system can communicate with humans.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.754-758
• /
• 2009

대용량 문서에서 포함된 정보를 추출하는 작업은 정보검색분야 뿐만 아니라 질의응답과 요약분야에서 매우 유용하다. 정보 추출 분야 중 관계추출 기술이 중요하게 인식되고 있으나, 기계학습모델을 기반으로 개발하기 위한 학습집합과 개발된 기술을 평가하기 위한 평가집합의 부재로 연구에 난항을 겪고 있다. 본 논문은 한국과학기술정보연구원(KISTI)이 보유하고 있는 해외학술지 데이터를 기반으로 과학기술용어에 대한 관계추출 기술 시스템을 개발하고 평가하기 위한 테스트 컬렉션(KREC2008) 구축을 위한 구축방법 및 절차를 기술한다. 해외 학술지 데이터의 초록을 대상으로 기술용어를 추출하였고, 기술용어의 쌍의 관계에 해당되는 단어를 Wordnet에 매핑하여 동사의 개념을 일반화하는 여러 개의 개념화된 후보군을 추출하였다. 평가기준 및 절차 교육이 이루어진 평가자가 개념화된 후보군에서 적합하다고 판단되는 "개념"을 "관계"로 지정하였다. Wordnet을 이용하여 "관계"에 대한 후보군을 생성하였기때문에, 일관성 있는 관계설정의 품질의 향상시켰고 비전문가도 쉽게 테스트컬렉션을 구축할 수 있는 방법을 제공하였다. 현재 KREC2008은 정보추출 연구자 및 개발자에게 공개되어 있으며, 과학기술분야 관계추출 시스템의 개발 및 신뢰도 평가를 목적으로 하는 학술대회의 연구결과 발표 및 제품 비교 등에 활용될 예정이다.

• 지능정보연구
• /
• 제21권2호
• /
• pp.131-150
• /
• 2015

영어와 달리 한국어나 일본어 문장의 경우 용언의 필수격을 채우는 명사구가 생략되는 무형대용어 현상이 빈번하다. 특히 백과사전이나 위키피디아의 문서에서 표제어로 채울 수 있는 격의 경우 그 격이 문장에서 더 쉽게 생략된다. 정보검색, 질의응답 시스템 등 주요 지능형 응용시스템들은 백과사전류의 문서에서 주요한 정보를 추출하여 수집하여야 한다. 그러나 이러한 명사구 생략 현상으로 인해 양질의 정보추출이 어렵다. 본 논문에서는 백과사전 종류 문서에서 생략된 명사구 즉 무형대용어를 복원하는 시스템의 개발을 다루었다. 우리 시스템이 다루는 문제는 자연어처리의 무형대용어 해결 문제와 거의 유사하나, 우리 문제의 경우 문서의 일부가 아닌 표제어도 복원에 이용할 수 있다는 점이 다르다. 무형대용어 복원을 위해서는 먼저 무형대용어의 탐지 즉 문서 내에서 명사구 생략이 일어난 곳을 찾는 작업을 수행한다. 그 다음 무형대용어의 선행어 탐색 즉 무형대용어의 복원에 사용될 명사구를 문서 내에서 찾는 작업을 수행한다. 문서 내에서 선행어를 발견하지 못하면 표제어를 이용한 복원을 시도해 본다. 우리 방법의 특징은 복원에 사용된 문장성분을 찾기 위해 Structural SVM을 사용하는 것이다. 문서 내에서 생략이 일어난 위치보다 앞에 나온 명사구들에 대해 Structural SVM에 의한 시퀀스 레이블링(sequence labeling) 작업을 시행하여 복원에 이용 가능한 명사구인 선행어를 찾아내어 이를 이용하여 복원 작업을 수행한다. 우리 시스템의 성능은 F1 = 68.58로 측정되었으며 이는 의미정보의 이용 없이 달성한 점을 감안하면 높은 수준으로 평가된다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권1호
• /
• pp.43-61
• /
• 2019

최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.