• 대한음성학회지:말소리
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• 제41호
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• pp.73-81
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• 2001

This paper reports the results of an experimental phonetic study of intonation contrasts perception by speakers of British English, Japanese and Russian. Six series of re-synthesized two-syllable rise-fall contours with manipulated parameters of the rise in the first and the fall in the second syllable were employed in the experiment. Modifications of pitch height were executed in 2 st steps, and of duration in 30ms steps. The subjects, who were native speakers of British English, Japanese and Russian, identified the sentence type of presented re-synthesized stimuli. The results of the experiments demonstrate overall similarity of the perception strategies across the three groups of subjects, especially regarding the thresholds of declarative' sentence type judgement. Non-declarative judgements are more language-specific. The results can be employed for the teaching of English, Japanese and Russian as foreign languages as well as for speech synthesis and recognition.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2000년도 7월 학술대회지
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• pp.139-148
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• 2000

This paper reports the results of an experimental phonetic study of intonation contrasts perception by speakers of British English, Japanese and Russian. Six series of re-synthesized two-syllable rise-fall contours with manipulated parameters of the rise in the first and the fall in the second syllable were employed in the experiment. Modifications of pitch height were executed in 2 st steps, and of duration - in 30ms steps. The subjects, who were native speakers of British English, Japanese and Russian, identified the sentence type of presented re-synthesized stimuli. The results of the experiments demonstrate overall similarity of the perception strategies across the three groups of subjects, especially regarding the thresholds of 'declarative' sentence type judgement. Non-declarative judgements are more language-specific. The results can be employed for the teaching of English, Japanese and Russian as foreign languages as well as for speech synthesis and recognition.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2007년도 정기학술대회
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• pp.285-292
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• 2007

The parallel corpus is an important resource in the research field of data-driven natural language processing, but there are only a few parallel corpora publicly available nowadays, mostly due to the high labor force needed to construct this kind of resource. A novel strategy is brought out to automatically fetch parallel text from the web in this paper, which may help to solve the problem of the lack of parallel corpora with high quality. The system we develop first downloads the web pages from certain hosts. Then candidate parallel page pairs are prepared from the page set based on the outer features of the web pages. The candidate page pairs are evaluated in the last step in which the sentences in the candidate web page pairs are extracted and aligned first, and then the similarity of the two web pages is evaluate based on the similarities of the aligned sentences. The experiments towards a multilingual web site show the satisfactory performance of the system.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제14권1호
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• pp.197-204
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• 2006

본 논문에서는 번역 지원 시스템을 위한 유사문장 검색 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 Needleman- Wunsch 알고리즘에 기반을 두고 있으며, 단어의 비교를 위해 단어의 표면어 정보, 표제어 정보, 품사 정보 계층으로 된 다층 정보의 융합을 통해 유사도를 계산하고 정렬을 수행하게 된다. 제안하는 알고리즘은 전기통신 분야의 문장 데이터에 대해 매우 우수한 검색 정확률을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.31-37
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• 2019

Citation-based article summarization is to create a shortened text for an academic article, reflecting the content of citing sentences which contain other's thoughts about the target article to be summarized. To deal with the problem, this study introduces an extractive summarization method based on calculating a linear combination of various sentence salience scores, which represent the degrees to which a candidate sentence reflects the content of author's abstract text, reader's citing text, and the target article to be summarized. In the current study, salience scores are obtained by computing surface-level textual similarities. Experiments using CL-SciSumm datasets show that the proposed method parallels or outperforms the previous approaches in ROUGE evaluations against SciSumm-2017 human summaries and SciSumm-2016/2017 community summaries.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권1호
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• pp.203-212
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• 2021

To eliminate ambiguities in the existing methods to simplify Chinese pronunciation learning, we propose a model that can predict the pronunciation of Chinese characters automatically. The proposed model relies on a statistical machine translation (SMT) framework. In particular, we consider the components of Chinese characters as the basic unit and consider the pronunciation prediction as a machine translation procedure (the component sequence as a source sentence, the pronunciation, pinyin, as a target sentence). In addition to traditional features such as the bidirectional word translation and the n-gram language model, we also implement a component similarity feature to overcome some typos during practical use. We incorporate these features into a log-linear model. The experimental results show that our approach significantly outperforms other baseline models.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.603-608
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• 2024

최근 개발자 채용 과정에서 컴퓨터 공학 기술 면접을 진행하는 빈도가 증가하였고 그에 따라 면접자의 기술 면접 부담도 함께 증가하였다. 그러나 컴퓨터 공학 기술 면접 연습 과정에서 본인의 답변이 정확한 답변인지 판단하기 어렵고, 적절한 발성 속도를 스스로 측정하기 어려운 문제가 있다. 이 논문에서는 유사도 측정 기술을 이용한 컴퓨터 공학 기술 면접 지원 시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 면접자의 답변을 코사인 유사도를 사용해 문장 유사도 평가 절차를 거쳐 면접자가 대답한 답변의 기술적 정확도를 측정한다. 또한 발성 속도를 측정하여 면접자에게 제공한다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.105-122
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• 2019

텍스트 데이터가 특정 범주에 속하는지 판별하는 문장 분류에서, 문장의 특징을 어떻게 표현하고 어떤 특징을 선택할 것인가는 분류기의 성능에 많은 영향을 미친다. 특징 선택의 목적은 차원을 축소하여도 데이터를 잘 설명할 수 있는 방안을 찾아내는 것이다. 다양한 방법이 제시되어 왔으며 Fisher Score나 정보 이득(Information Gain) 알고리즘 등을 통해 특징을 선택 하거나 문맥의 의미와 통사론적 정보를 가지는 Word2Vec 모델로 학습된 단어들을 벡터로 표현하여 차원을 축소하는 방안이 활발하게 연구되었다. 사전에 정의된 단어의 긍정 및 부정 점수에 따라 단어의 임베딩을 수정하는 방법 또한 시도하였다. 본 연구는 문장 분류 문제에 대해 선택적 단어 제거를 수행하고 임베딩을 적용하여 문장 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 텍스트 데이터에서 정보 이득 값이 낮은 단어들을 제거하고 단어 임베딩을 적용하는 방식과, 정보이득 값이 낮은 단어와 코사인 유사도가 높은 주변 단어를 추가로 선택하여 텍스트 데이터에서 제거하고 단어 임베딩을 재구성하는 방식이다. 본 연구에서 제안하는 방안을 수행함에 있어 데이터는 Amazon.com의 'Kindle' 제품에 대한 고객리뷰, IMDB의 영화리뷰, Yelp의 사용자 리뷰를 사용하였다. Amazon.com의 리뷰 데이터는 유용한 득표수가 5개 이상을 만족하고, 전체 득표 중 유용한 득표의 비율이 70% 이상인 리뷰에 대해 유용한 리뷰라고 판단하였다. Yelp의 경우는 유용한 득표수가 5개 이상인 리뷰 약 75만개 중 10만개를 무작위 추출하였다. 학습에 사용한 딥러닝 모델은 CNN, Attention-Based Bidirectional LSTM을 사용하였고, 단어 임베딩은 Word2Vec과 GloVe를 사용하였다. 단어 제거를 수행하지 않고 Word2Vec 및 GloVe 임베딩을 적용한 경우와 본 연구에서 제안하는 선택적으로 단어 제거를 수행하고 Word2Vec 임베딩을 적용한 경우를 비교하여 통계적 유의성을 검정하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권1호
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• pp.57-64
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• 2017

문자 메시지는 휴대폰을 사용하는 사람들에게 중요한 의사소통의 방법 중 하나이다. 또한 친구맺기 방식이 필요 없이 사용이 가능하기 때문에 이를 악용한 불법 광고 스팸메시지가 기승을 부리고 있다. 최근 스팸 필터링을 위해 기계 학습을 이용한 시스템들이 등장 하였지만 많은 계산을 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 검색할 쿼리를 입력할 때 부정확한 쿼리를 입력하더라도 저장된 데이터베이스와 비교하여 가장 비슷한 단어를 차수 개념을 적용하여 유추하는 집합 기반 POI(Point of Interest) 검색 알고리즘을 이용하여 스팸 필터링 시스템을 구현하였다. 이 알고리즘을 적용하면 서버 컴퓨팅 없이 문자의 조합만을 이용해 쿼리를 유추할 수 있기 때문에 스팸 필터링에 적용하여 입력된 문자메시지가 교묘하게 변형되더라도 스팸이라고 필터링이 가능하다. 또한 문장 유사도 측정 기법을 활용하여 스팸 필터링 성능을 향상시켰으며, 스팸 필터링에 취약한 특정 유형도 걸러내기 위해 특정 전처리 과정을 지원함으로써 대부분의 스팸메세지를 필터링 가능하도록 하였다. 기존 집합기반 POI 검색 알고리즘과 이를 확장 시킨 문장 유사도 측정 기법, 특정 전처리 과정을 추가한 시스템으로 필터링 시스템의 성능평가를 진행하였다. 그 결과 본 논문에서 구현한 시스템이 기존 집합기반 POI 알고리즘과 비교하여 향상된 스팸 필터링 성능을 보여주는 것을 확인하였다. 또한 이동통신사 3사에서 필터링에 취약한 유형이 본 논문에서 구현한 시스템으로 높은 성능으로 필터링이 가능하다는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.397-400
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• 2021

To solve the problem that existing computing methods cannot adequately represent the semantic features of sentences, Siamese TRAT, a semantic feature extraction model based on Transformer encoder is proposed. The transformer model is used to fully extract the semantic information within sentences and carry out deep semantic coding for sentences. In addition, the interactive attention mechanism is introduced to extract the similar features of the association between two sentences, which makes the model better at capturing the important semantic information inside the sentence. As a result, it improves the semantic understanding and generalization ability of the model. The experimental results show that the proposed model can improve the accuracy significantly for the semantic similarity calculation task of English and Chinese, and is more effective than the existing methods.