• ETRI Journal
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• 제35권5호
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• pp.838-848
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• 2013

This paper presents a novel approach to automatically generate Korean multiword sentiment expressions by using a seed sentiment lexicon and a large-scale domain-specific corpus. A multiword sentiment expression consists of a seed sentiment word and its contextual words occurring adjacent to the seed word. The multiword sentiment expressions that are the focus of our study have a different polarity from that of the seed sentiment word. The automatically extracted multiword sentiment expressions show that 1) the contextual words should be defined as a part of a multiword sentiment expression in addition to their corresponding seed sentiment word, 2) the identified multiword sentiment expressions contain various indicators for polarity shift that have rarely been recognized before, and 3) the newly recognized shifters contribute to assigning a more accurate polarity value. The empirical result shows that the proposed approach achieves improved performance of the sentiment analysis system that uses an automatically generated lexicon.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.27-32
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• 2013

본 논문은 잘 알려지지 않은 언어 쌍에 대해서 병렬말뭉치(parallel corpus)로부터 자동으로 이중언어 사전을 추출하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 중간언어(pivot language)를 매개로 하고 문맥 벡터를 생성하기 위해 공개된 단어 정렬 도구인 Anymalign을 사용하였다. 그 결과로 초기사전(seed dictionary)을 사용한 문맥벡터의 번역 과정이 필요 없으며 통계적 방법의 약점인 낮은 빈도수를 가지는 어휘에 대한 번역 정확도를 높였다. 또한 문맥벡터의 요소 값으로 특정 임계값 이상을 가지는 양방향 번역 확률 정보를 사용하여 상위 5위 이내의 번역 정확도를 크게 높였다. 본 논문은 두 개의 서로 다른 언어 쌍 한국어-스페인어 그리고 한국어-프랑스어 양방향에 대해서 각각 이중언어 사전을 추출하는 실험을 하였다. 높은 빈도수를 가지는 어휘에 대한 번역 정확도는 이전 연구에서 보인 실험 결과에 비해 최소 3.41% 최대 67.91%의 성능 향상을 보였고 낮은 빈도수를 가지는 어휘에 대한 번역 정확도는 최소 5.06%, 최대 990%의 성능 향상을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.219-240
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• 2018

감성사전은 감성 어휘에 대한 사전으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 위한 기초 자료로 활용된다. 이와 같은 감성사전을 구성하는 감성 어휘는 특정 도메인에 따라 감성의 종류나 정도가 달라질 수 있다. 예를 들면, '슬프다'라는 감성 어휘는 일반적으로 부정의 의미를 나타내지만 영화 도메인에 적용되었을 경우 부정의 의미를 나타내지 않는다. 그렇기 때문에 정확한 감성 분석을 수행하기 위해서는 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하는 것이 중요하다. 최근 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하기 위해 범용 감성 사전인 오픈한글, SentiWordNet 등을 활용한 연구가 진행되어 왔으나 오픈한글은 현재 서비스가 종료되어 활용이 불가능하며, SentiWordNet은 번역 간에 한국 감성 어휘들의 특징이 잘 반영되지 않는다는 문제점으로 인해 특정 도메인의 감성사전 구축을 위한 기초 자료로써 제약이 존재한다. 이 논문에서는 기존의 범용 감성사전의 문제점을 해결하기 위해 한국어 기반의 새로운 범용 감성사전을 구축하고 이를 KNU 한국어 감성사전이라 명명한다. KNU 한국어 감성사전은 표준국어대사전의 뜻풀이의 감성을 Bi-LSTM을 활용하여 89.45%의 정확도로 분류하였으며 긍정으로 분류된 뜻풀이에서는 긍정에 대한 감성 어휘를, 부정으로 분류된 뜻풀이에서는 부정에 대한 감성 어휘를 1-gram, 2-gram, 어구 그리고 문형 등 다양한 형태로 추출한다. 또한 다양한 외부 소스(SentiWordNet, SenticNet, 감정동사, 감성사전0603)를 활용하여 감성 어휘를 확장하였으며 온라인 텍스트 데이터에서 사용되는 신조어, 이모티콘에 대한 감성 어휘도 포함하고 있다. 이 논문에서 구축한 KNU 한국어 감성사전은 특정 도메인에 영향을 받지 않는 14,843개의 감성 어휘로 구성되어 있으며 특정 도메인에 대한 감성사전을 효율적이고 빠르게 구축하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다. 또한 딥러닝의 성능을 높이기 위한 입력 자질로써 활용될 수 있으며, 기본적인 감성 분석의 수행이나 기계 학습을 위한 대량의 학습 데이터 세트를 빠르게 구축에 활용될 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.462-467
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• 2020

대역사전의 구축은 저자원 언어쌍 간의 기계번역의 품질을 높이는데 있어 중요하다. 대역사전 구축을 위해 기존에 제시된 방법론 중 단어 임베딩을 기반으로 하는 방법론 대부분이 영어-프랑스어와 같이 형태적 및 구문적으로 유사한 언어쌍 사이에서는 높은 성능을 보이지만, 영어-중국어와 같이 유사하지 않은 언어쌍에 대해서는 그렇지 못하다는 사실이 널리 알려져 있다. 본 논문에서는 단어 임베딩을 기반으로 부트스트래핑을 통해 대역사전을 구축하는 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 소량의 seed 사전으로부터 시작해 반복적인 과정을 통해 대역사전을 자동으로 구축하게 된다. 이후, 본 논문의 방법론을 이용해 한국어-영어 언어쌍에 대한 실험을 진행하고, 기존에 대역사전 구축 용도로 많이 활용되고 있는 도구인 Moses에 사용된 방법론과 F1-Score 성능을 비교한다. 실험 결과, F1-Score가 약 42%p 증가함을 확인할 수 있었으며, 초기에 입력해준 seed 사전 대비 7배 크기의 대역사전을 구축하였다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.157-160
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• 2017

최근 자연 언어 처리 분야에서는 단어를 실수벡터로 임베딩하는 워드 임베딩(Word embedding) 기술이 많은 각광을 받고 있다. 최근에는 서로 다른 두 언어를 이용한 이중 언어 위드 임베딩(Bilingual word embedding) 방법을 사용하는 연구가 많이 이루어지고 있는데, 이중 언어 워드 임베딩에서 임베딩 절과의 질은 학습하는 코퍼스의 정렬방식에 따라 많은 영향을 받는다. 본 논문은 자막 병렬 코퍼스를 이용하여 밑바탕 어휘집(Seed lexicon)을 구축하여 번역 연결 강도를 향상시키고, 이중 언어 워드 임베딩의 사천(Vocabulary) 확장을 위한 언어별 연결 함수(Language-specific mapping function)을 학습하는 새로운 방식의 모델을 제안한다. 제안한 모델은 기존 모델과의 성능비교에서 비교할만한 수준의 결과를 얻었다.