• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.112-117
• /
• 2021

기계 학습을 활용하여 요약문을 생성했을 경우, 해당 요약문의 정확도를 측정할 수 있는 도구는 필수적이다. 원문에 대한 요약문의 사실관계 일관성의 파악을 위해 개체명 유사도, 기계 독해를 이용한 질문-답변 생성을 활용한 방법이 시도되었으나, 충분한 데이터 확보가 필요하거나 정확도가 부족하였다. 본 논문은 딥러닝 모델을 기반한 개체명 인식기와 질문-답변쌍 정확도 측정기를 활용하여 생성, 필터링한 질문-답변 쌍에 대해 일치도를 점수화하는 방법을 제안하였다. 이러한 기계적 사실관계 확인 점수와 사람의 평가 점수의 분포를 비교하여 방법의 타당성을 입증하였다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.701-708
• /
• 2024

딥러닝 분야에서 트랜스포머 아키텍쳐의 출현은 자연어 처리 연구가 획기적인 발전을 가져왔다. 개체명 인식은 자연어 처리의 한 분야로 정보 검색과 같은 태스크에 중요한 연구 분야이다. 생의학 분야에서도 그 중요성이 강조되나 학습용 한국어 생의학 말뭉치의 부족으로 AI를 활용한 한국어 임상 연구 발전에 제약이 되고 있다. 본 연구에서는 한국어 생의학 개체명 인식을 위해 새로운 생의학 말뭉치를 구축하고 대용량 한국어 말뭉치로 사전 학습된 언어 모델들을 선정하여 전이 학습시켰다. F1-score로 선정된 언어 모델의 개체명 인식 성능과 태그별 인식률을 비교하고 오류 분석을 하였다. 인식 성능에서는 KlueRoBERTa가 상대적인 좋은 성능을 보였다. 태깅 과정의 오류 분석 결과 Disease의 인식 성능은 우수하나 상대적으로 Body와 Treatment는 낮았다. 이는 문맥에 기반하여 제대로 개체명을 분류하지 못하는 과분할과 미분할로 인한 것으로, 잘못된 태깅들을 보완하기 위해서는 보다 정밀한 형태소 분석기와 풍부한 어휘사전 구축이 선행되어야 할 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.203-208
• /
• 2021

본 논문에서는 맥락에 따라 개체명의 범주가 달라지는 어휘를 중심으로 교차 태깅된 개체명의 성능을 레이블과 스팬 정답률, 문장 성분과 문장 위치에 따른 정답률로 나누어 살펴 보았다. 레이블의 정확도는 KoGPT2, mBERT, KLUE-RoBERTa 순으로 정답률이 높아지는 양상을 보였다. 스팬 정답률에서는 mBERT가 KLUE-RoBERTa보다 근소하게 성능이 높았고 KoGPT2는 매우 낮은 정확도를 보였다. 다만, KoGPT2는 개체명이 문장의 끝에 위치할 때는 다른 모델과 비슷한 정도로 성능이 개선되는 결과를 보였다. 문장 종결 위치에서 인식기의 성능이 좋은 것은 실험에 사용된 말뭉치의 문장 성분이 서술어일 때 명사의 중첩이 적고 구문이 패턴화되어 있다는 특징과 KoGPT2가 decoder기반의 모델이기 때문으로 여겨지나 이에 대해서는 후속 연구가 필요하다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제10권3호
• /
• pp.67-73
• /
• 2007

본 논문에서는 대화 인터페이스 시스템을 구성하는 필수 요소들을 알아보고, 각각에 대한 실용적인 구현 방법을 제안한다. 구현 시스템은 담화 관리자, 의도 분석기, 개체명 인식기, SQL 질의어 생성기, 응답 생성기로 구성된다. 구현 과정에서 비교적 영역 의존성이 낮은 의도 분석 모듈은 통계 기반의 최대 엔트로피 모델을 이용한다. 그리고 높은 영역 이식성을 필요로 하는 개체명 인식기, SQL 질의어 생성기, 응답 생성기는 단순 패턴 매칭 방법을 이용한다. 일정 관리 영역에서의 실험에서 구현 시스템은 88.1%의 의도 분석 정확률과 83.4%의 SQL 질의어 생성 성공률을 보였다.

• 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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.502-506
• /
• 2022

본 논문에서는 KorBERT와 개체 인기정보(popularity)를 이용한 개체연결 기술을 소개한다. 멘션인식(mention detection)은 KorBERT를 이용한 토큰분류 문제로 학습하여 모델을 구성하였고, 개체 모호성해소(entity disambiguation)는 멘션 컨텍스트와 개체후보 컨텍스트 간의 의미적 연관성에 대한 KorBERT기반 이진분류 문제로 학습하여 모델을 구성하였다. 개체 인기정보는 위키피디아의 hyperlink, inlink, length 정보를 활용하였다. 멘션인식은 ETRI 개체명 인식기를 이용한 모델과 비교하였을 경우, ETRI 평가데이터에서는 F1 0.0312, 국립국어원 평가데이터에서는 F1 0.1106의 성능 개선이 있었다. 개체 모호성해소는 KorBERT 모델과 Popularity 모델을 혼용한 모델(hybrid)에서 가장 우수한 성능을 보였다. ETRI 평가데이터에서는 Hybrid 모델에서의 개체 모호성 해소의 성능이 Acc. 0.8911 이고, 국립국어원 평가데이터에서는 Acc. 0.793 이였다. 최종적으로 멘션인식 모델과 개체 모호성해소 모델을 통합한 개체연결 성능은 ETRI 평가데이터에서는 F1 0.7617 이고, 국립국어원 평가데이터에서는 F1 0.6784 였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.121-125
• /
• 2009

본 논문에서는 의미정보 말뭉치 구축 도구인 Kane에 대해 설명한다. 형태소 분석기나 구문 분석기, 개체명 인식기 등 자연어처리를 위한 기본이 되는 시스템에는 말뭉치가 필요하며, 말뭉치의 구축에는 많은 비용이 든다. 일반적으로 말뭉치 구축 작업은 전용 구축 도구가 없이 문서 편집기를 사용하여 이루어지는 경우가 많아 말뭉치 구축 작업 효율이 떨어지고, 자연스럽게 구축되는 말뭉치의 품질도 낮아진다. 문서 편집기를 사용할 때 발생하는 대표적인 문제는 키보드를 이용한 기계적인 작업이 반복된다는 것이며, 키보드 입력에 따른 오타 문제 또한 발생한다. Kane에서는 기계적인 작업 및 키보드 입력을 간편한 인터페이스를 통해 최소화하였으며, 마우스 조작으로도 쉽게 말뭉치를 구축할 수 있다. 또한 사전을 이용한 이전 작업 내용 참조 기능을 지원하여 작업의 효율성 및 일관성 문제를 개선하고자 하였다.

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

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.611-613
• /
• 2018

KoNLTK는 한국어와 관련된 다양한 언어자원과 언어처리 도구들을 파이썬 플랫폼에서 하나의 인터페이스 환경에서 제공하기 위한 언어처리 플랫폼이다. 형태소 분석기, 개체명 인식기, 의존 구조 파서 등 기초 분석 도구들과 단어 벡터, 감정 분석 등 응용 도구들을 제공하여 한국어 텍스트 분석이 필요한 연구자들의 편의성을 증대시킬 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
• /
• pp.46-52
• /
• 2004

본 논문에서는 질의-응답 시스템의 질의에서 많이 나타나는 시간 표현을 인식하고, 인식한 시간 표현에 대해서 정규화 하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 사용하는 질의-응답 시스템의 도메인은 TV방송 스케줄, 날씨 정보이며, 이러한 도메인에서는 시간 표현이 매우 빈번하게 사용되기 때문에 질의에 나타나는 시간 표현을 정확하게 인식해서 정규화 하는 것이 중요하다. 제안하는 방법은 시간 표현을 의미와 기능에 따라 분류하고 각 유형마다 적절한 인식 및 정규화 기법을 사용한다. 질의에서 시간 표현은 시간 개체명 태거. 품사 태거, 시간 파서를 사용하여 인식하고, 시간 추론기와 시간 표현 사전을 이용하여 정규화 한다. TV방송 스케줄과 날씨 정보 도메인의 280개 질의에서 184개의 시간표현을 이용하여 평가한 결과, 시간 표현의 인식과 정규화는 각각 93%와 96%의 정확률, 97%와 93%의 재현율을 보였다.