• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.7
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• pp.559-566
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• 2007

Subjective sentences express opinions, emotions, evaluations and other subjective ideas relevant to products or events. These expressions sometimes can be seen in only part of a sentence, thus extracting features from a full-sentence can degrade the performance of subjective-sentence-classification. This paper presents a method for improving the performance of a subjectivity classifier by combining two classifiers generated from the different representations of an input sentence. One representation is a sentimental phrase that represents an automatically identified subjective expression or objective expression and the other representation is a full-sentence. Each representation is used to extract modified n-grams that are composed of a word and its contextual words' polarity information. The best performance, 79.7% accuracy, 2.5% improvement, was obtained when the phrase-level classifier and the sentence-level classifier were merged.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.5
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• pp.656-662
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• 2012

In this paper, we describe a new summarizing method based on a graph-based and a sense-based analysis. In the graph-based analysis, we convert sentences in a document into word vectors and calculate the similarity between each sentence using LSA. We reflect this similarity of sentences and the rarity scores of words in sentences to define weights of edges in the graph. Meanwhile, in the sense-based analysis, in order to determine the sense of words, subjectivity or objectivity, we built a database which is extended from the golden standards using Wordnet. We calculate the subjectivity of sentences from the sense of words, and select more subjective sentences. Lastly, we combine the results of these two methods. We evaluate the performance of the proposed method using classification games, which are usually used to measure the performances of summarization methods. We compare our method with the MS-Word auto-summarization, and verify the effectiveness of ours.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.11
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• pp.1372-1380
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• 1999

본 논문에서는 자연언어 문장의 객관적 정량적인 질 측정 방법의 구축에 대해 설명하고, 이를 문장 퇴고 시스템의 사례에 적용해 본다. 문장의 질을 평가한다는 것은 본질적으로 주관적이고 정량화가 어려운 작업이기 때문에, 이 과정에서 질의 객관적 계량화가 가능한지 여부가 가장 중요한 문제가 된다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 유전자 알고리즘을 이용한 진화적 접근 방법을 통해 객관적이고 정량적인 질의 측정 공식을 유도하는 방법론을 제시하였다. 이 논문에서 제시한 방법론의 핵심은 간단히 말해서 사람이 행하는 정성적인 판단을, 이에 가장 근접하는 정량적 측정 체계로 전환시키는 것이라고 보면 된다. 이것을 위해 정량화 문제를 문장의 단순 언어 특징들의 변화값을 이용한 최적화 문제로 환원시키고, 다시 이 최적화 문제를 유전자 알고리즘을 이용해 해결함으로써 문제를 효과적으로 해결할 수 있었다. 실험 결과를 보면, 본 논문에서 제시한 최적화 방법은 주어진 훈련용 예제와 검증용 예제 중 각각 99.84%, 99.88%를 만족시키는 해를 찾아내었으므로 정량적 질 평가 공식의 유도에 매우 효과적임을 알 수 있었다. 또한 도출된 측정 공식을 이용해서 실제 퇴고 시스템 평가에 적용한 결과 문장 질의 측정에 매우 유용하게 이용될 수 있음을 알 수 있었다. 이와 같이 질의 정량적 평가가 가능하다는 사실이 갖는 또 한가지 중요한 의미는 최종 사용자의 구매 의사나 개발자의 공학적 의사 결정을 위한 객관적 성능 평가 자료의 제공에 이 방법이 유용하게 사용될 수 있다는 점이다.Abstract This paper describes a method of building a quantitative measure of the quality of natural language sentences, particularly produced by document revision systems. Evaluating the quality of natural language sentences is intrinsically subjective, so what is most important as to the evaluation is whether the quality can be measured objectively. To solve such problem of objective measurability, genetic algorithm, an evolutionary learning method, is employed in this paper. The underlying standpoint of this approach is that building the quality measures is a task of constructing a formulae that produces as close results as can to the qualitative decisions made by humans. For doing this, the problem of measurability has been simply reduced to an optimization problem using the change of the values of simple linguistic parameters found in sentences, and the reduced problem has been solved effectively by the genetic algorithm. Experimental result shows that the optimization task satisfied 99.84% and 99.88% of the given objectives for training and validation samples, respectively, which means the method is quite effective in constructing the quantitative measure of the quality of natural language sentences. The actual evaluation result of a revision system shows that the measure is useful to quantize the quality of sentences. Another important contribution of this measure would be to provide an objective performance evaluation data of natural language systems on a basis of which end-users and developers can make their decision to fit their own needs.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.455-458
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• 2002

기존의 점수와 석차로서 학생을 평가하여 발생하는 문제점을 해결하기 위하여 서술식의 성적평가가 도입되고 있다. 그러나, 이 서술식으로 이루어지는 성적 평가는 업무를 증가시키고 또 교사의 주관적인 성적평가로 인해 성적처리의 일관성이 유지되기 어려운 문제점이 있다. 본 논문에서는 교사가 학생의 성적을 효과적으로 평가하기 위하여 퍼지 추론을 이용한 서술식 성적평가 시스템을 제안한다. 사용자(교사)로부터 수행평가요소의 결과와 과목의 최종적인 평가를 퍼지 추론에 적용하여 객관적인 성적평가를 한 후, 추론규칙의 적합도를 이용하여 성적평가 문장을 추출하여 서술식 평가 문장을 생성하도록 한다

• Sleep Medicine and Psychophysiology
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• v.27 no.1
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• pp.24-31
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• 2020

Objectives: Subjective-objective discrepancy of sleep (SODS) is a common symptom and one of the major phenotypes of insomnia. A distorted perception of sleep deficit might be related to abnormal brain reactivity to insomnia-related stimuli. We aimed to investigate differences in brain activation to insomnia-related stimuli vs. general anxiety-inducing stimuli among insomnia patients with SODS, insomnia patients without SODS, and healthy controls (HCs). Methods: All participants were evaluated for subjective sleep status using a sleep diary and questionnaires; occult sleep disorders and objective sleep status were assessed using polysomnography and actigraphy. Task functional magnetic resonance imaging was performed during insomnia-related stimuli (Ins) and general anxiety-inducing stimuli (Gen). Brain reactivity to Ins versus Gen was compared among insomnia with SODS, insomnia without SODS, and HC groups, and a combined insomnia disorder group (ID, insomnia with and without SODS) was also compared with HCs. Results: In the insomnia with SODS group compared to the insomnia without SODS group, the right precuneus and right supplementary motor areas showed significantly increased BOLD signals in response to Ins versus Gen. In the ID group compared to the HC group, the left anterior cingulate cortex showed significantly increased BOLD signals in response to Ins versus Gen. Conclusion: The insomnia with SODS and ID groups showed higher brain activity in response to Ins versus Gen, while this was not observed in the insomnia without SODS and HC groups, respectively. These results suggest that insomnia patients with sleep misperception are more sensitive to sleep-related threats than general anxiety-inducing threats.

• Koreanishche Zeitschrift fur Deutsche Sprachwissenschaft
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• v.1
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• pp.119-139
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• 1999

일상어는 한 사회의 모든 구성원이 쉽게 이해할 수 있고 사회생활에서 아무런 어려움이 없이 상호간에 의사소통을 할 수 있는 언어의 표현 수단이다. 이에 반하여 학술어는 각각의 전문분야에서 사용되고 있는 언어의 한 형태이다. 학술적 텍스트에서 나타나는 일반적인 특징은 글이 객관적이면서도 명확하게 기술된다는 점이다. 일반독자는 자주 사용되는 전문어휘를 통하여 학술적 텍스트를 가장 쉽게 인식할 수 있으며, 또한 텍스트의 구성에 있어서도 학술적 텍스트가 일반 텍스트와 다르다는 사실을 알 수 있다. 이 외에도 독일어에서는 일정한 문법적 현상들이 학술적 전문어의 요소로서 사용되고 있다. 예를 들면 삼인칭 단수, 부사구, 명사화 경향, 기능동사구의 선호, 수동구문 등등이 있다. 일반적으로 학술적 전문어에 자주 사용되고 있는 문법적 요소 중의 하나가 수동구문이다. 학술어의 요소로서 수동구문이 갖는 언어적 기능은 다음과 같다: 1. 수동구문에서는 일반적으로 행위자가 언급되지 않음으로써 사실이 객관적으로 표현되며, 동시에 행위자의 억제는 언어의 경제성에 기여한다. 2. 경우에 따라서 행위자가 표현될 때, 직접적인 행위의 주체를 나타내는 von-전치사구 혹은 매개체나 원인을 표현하는 durch-전치사구를 통하여 사건을 정확하게 기술할 수 있다. 3. 테마-레마 구조와 관련하여 살펴보면 문장구성 혹은 문장연결을 위한 표현수단으로도 수동구문은 활용된다. 4. 수동구문을 사용함으로써 문체상의 단조롭고 획일적인 점을 회피할 수도 있다. 본 논문은 이와 같이 수동구문이 지니고 있는 언어적 기능을 살펴봄으로써 학술적 전문어의 특징과 전문어를 이해하는데 기여한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.213-216
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• 2003

본 논문에서는 교사가 학생의 성적을 효과적으로 평가하기 위하여 유사 척도 방법을 이용한 서술식 성적평가 시스템을 제안한다. 사용자(교사)로부터 수행평가요소의 결과와 과목의 최종적인 평가를 퍼지 추론에 적용하여 객관적인 성적평가를 한 후, 추론규칙과 실제 학생의 점수의 유사도를 이용하여 가장 높은 값의 성적평가 문장을 추출하여 서술식 평가 문장을 생성하도록 하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.10
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• pp.620-629
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• 2019

An automated minutes summary system is required to objectively summarize and classify the contents of discussions or discussions for decision making. This paper designs and implements a minutes summary system using word2vec model to complement the existing minutes summary system. The proposed system is further implemented with word2vec model to remove index words during morpheme analysis and to extract representative sentences with common opinions from documents. The proposed system automatically classifies documents collected during the meeting process and extracts representative sentences representing the agenda among various opinions. The conference host can quickly identify and manage all the agendas discussed at the meeting through the proposal system. The proposed system analyzes various agendas of large-scale debates or discussions and summarizes sentences that can be representative opinions to support fast and accurate decision making.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.320-326
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• 1997

자연어 정보처리 분야의 거듭된 발전은 다양한 언어처리 도구들의 출현을 가져왔다. 그러나 객관적인 성능 평가 기준의 부재로 인해, 개발된 도구들은 임의의 기준에 따라 평가될 수 밖에 없었다. 그 결과 성능 평가 결과는 평가자와 평가자가 제안한 기준에 따라 다를 수 밖에 없었고 따라서 평가 결과 자체 역시 설득력을 갖을 수가 없었다. 이와 같은 문제에 대한 해결책을 찾고자 하는 노력의 일환으로, 본 연구에서는 한국어처리 도구들 중 특히 구문분석기의 체계적이고도 객관적인 성능 평가를 목적으로 제작된 문장들과 관련 주석 정보들로 구성된 SERI Test Suites '97을 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.876-878
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• 2014

인터넷 사용량이 급증하고 사용자들이 생성하는 데이터의 양이 증가함에 따라 사용자 데이터 분석은 객관적인 정보 탐색과 분석을 넘어 주관적인 감정을 분석하는 데까지 시도되고 있다. 이러한 감정 분석은 사업, 행정, 외교 등의 다양한 분야에 걸쳐 용용 될 수 있다. 본 연구에서는 텍스트 데이터를 주요 분석 대상으로 하여 문장 구성의 다양한 요소를 특징화하고, 특징화된 문장에 대해 다양한 서포트 벡터머신을 통한 학습을 시도함으로써 텍스트가 내포한 감정을 추측한다. 다양한 특징화 방법을 적용하되, 낮은 밀도가 될 것으로 추측되는 데이터 매트릭스의 차원 감쇄를 위해 정보엔트로피 기반의 특징 선택기법을 적용한다.