• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.23 no.4 s.62
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• pp.41-67
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• 2006

The writings frame and various rules based on discourse structure and knowledge-based methods were applied to construct the automatic Ext/sums (extracts & summaries) system from the straight news in web. The frame contains the slot and facet represented by the role of paragraphs, sentences , and clauses in news and the rules determining the type of slot. Rearrangement like Unification, separation, and synthesis of the candidate sentences to summary, maintaining the coherence of meanings, was carried out by using the rules derived from similar degree measurement, syntactic information, discourse structure, and knowledge-based methods and the context plots defined with the syntactic/semantic signature of noun and verb and category of verb suffix. The critic sentence were tried to insert into summary.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.3 s.106
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• pp.299-308
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• 2006

As recently XML is becoming the standard of exchanging web documents and public documentations, XML data are increasing in many areas. To retrieve the information about XML documents efficiently, the semantic web based on the ontology is appearing. The existing ontology has been constructed manually and it was time and cost consuming. Therefore in this paper, we propose the semi-automatic ontology generation technique using the data mining technique, the association rules. The proposed method solves what type and how many conceptual relationships and determines the ontology domain level for the automatic ontology generation, using the data mining algorithm. Appying the association rules to the XML documents, we intend to find out the conceptual relationships to construct the ontology, finding the frequent patterns of XML tags in the XML documents. Using the conceptual ontology domain level extracted from the data mining, we implemented the semantic web based on the ontology by XML Topic Maps (XTM) and the topic map engine, TM4J.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.352-357
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• 2023

자연어 추론은 두 문장(전제, 가설)간의 관계를 이해하고 추론하여 함의, 모순, 중립 세 가지 범주로 분류하며, 전제-가설-라벨(PHL) 데이터셋을 활용하여 자연어 추론 모델을 학습한다. 그러나, 새로운 도메인에 자연어 추론을 적용할 경우 학습 데이터가 존재하지 않거나 이를 구축하는 데 많은 시간과 자원이 필요하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 자연어 추론을 위한 학습 데이터인 전제-가설-라벨 삼중항을 자동 생성하기 위해 [1]에서 제안한 문장 변환 규칙 대신에 거대 언어 모델과 Chain-of-Thought(CoT), Program-aided Language Models(PaL) 등의 프롬프팅(Prompting) 방법을 이용하여 전제-가설-라벨 삼중항을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 실험 결과, CoT와 PaL 프롬프팅 방법으로 자동 생성된 데이터의 품질이 기존 규칙이나 기본 프롬프팅 방법보다 더 우수하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.7 no.4
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• pp.594-601
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• 2006

Coding of occupational and industrial codes is a major operation in census survey of Korean statistics bureau. The coding process has been done manually. Such manual work is very labor and cost intensive and it usually causes inconsistent results. This paper proposes an automatic coding system based on example-based learning. The system converts natural language input into corresponding numeric codes using code generation system trained by example-based teaming after applying manually built rules. As experimental results performed with training data consisted of 400,000 records and 260 manual rules, the proposed system showed about 76.69% and 99.68% accuracy for occupational code classification and industrial code classification, respectively.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.243-248
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• 1997

본 논문은 다국어 자동번역시스템에서 다국어의 번역지식(사전,규칙,정보)구축을 위해 언어유형론을 도입하는 방법론을 제안한다. 다국어 번역지식의 구축과 관련하여 기존 다국어 자동번역 시스템들에서 항상 문제가 되고 있는 것은 번역지식의 구축, 관리, 재활용의 문제이다. 번역지식의 구축은 다국어를 위한 번역지식의 크기, 다국어의 수용정도와 관련되며, 번역지식의 관리는 번역지식의 단순화 정도와 관련되며, 번역지식의 재활용은 기존에 구축된 번역지식을 새로운 언어들에 재사용 정도와 관련된다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 한국어를 포함한 다국어의 언어 친족성에 따라 번역지식을 공유하도록 하는 언어유형론에 기반한 다국어 공용 번역지식 구축 방법론을 제안하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.94-101
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• 1997

한국어의 언어분석을 위한 가공코퍼스의 하나인 품사부착 코퍼스는 형태소 언어분석의 기초가 되는 자료로서 각종 언어분석 모델의 학습자료와 관측자료 또는 검증자료로서 중요한 역할을 한다. 품사부착 코퍼스의 구축은 많은 노력과 시간이 요구되는 어려운 작업이다. 기존의 구축방법은 자동 태거의 결과를 일일이 사람이 확인해 가면 오류를 발견하고 수정하는 단순 작업이었다. 이러한 단순 작업은 한번 수정된 자동태거의 반복적 오류, 미등록어에 의한 오류 들을 계속적으로 수정해야하는 비효율성을 내포하고 있었다. 본 논문에서는 HMM기반의 자동 태거를 사용하여 1차적으로 한국어 문서를 자동 태깅한다. 자동 태깅 결과로부터 규칙기반의 오류 수정을 추가적으로 행한다. 이렇게 구축된 결과를 사용자에게 제시하여 최종 오류를 수정하고 이를 앞으로의 태깅작업에 반영하는 품사부착 워크벤치에 대해 기술한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.10
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• pp.25-33
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• 2012

In this paper, we propose a rule-based model to correct errors in a speech recognition result in the mobile device environment. The proposed model considers the mobile device environment with limited resources such as processing time and memory, as follows. In order to minimize the error correction processing time, the proposed model removes some processing steps such as morphological analysis and the composition and decomposition of syllable. Also, the proposed model utilizes the longest match rule selection method to generate one error correction candidate per point, assumed that an error occurs. For the purpose of deploying memory resource, the proposed model uses neither the Eojeol dictionary nor the morphological analyzer, and stores a combined rule list without any classification. Considering the modification and maintenance of the proposed model, the error correction rules are automatically extracted from a training corpus. Experimental results show that the proposed model improves 5.27% on the precision and 5.60% on the recall based on Eojoel unit for the speech recognition result.

• Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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• 2008.06a
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• pp.166-171
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• 2008

본 연구는 기존에 잘 알려지고 널리 사용되고 있는 어휘 의미망이나 시소러스를 활용하기 어려운 과학 기술 분야, 특히 IT 분야에서 대용량 용어간 관계를 빠른 시간 내에 구축하여 검색 브라우징, 내비게이션 용도로 활용하는 것을 목표로 한다. 시소러스 구축 절차를 따르는 경우에 분야 전문가에 의한 정교한 작업과 고비용을 필요로 하여 충분한 구축 크기를 확보하는 것에 현실적인 어려움이 있다. 시소러스 자동 구축 방법론을 사용하는 경우에도 해당 용어들이 출현하는 방대한 말뭉치를 확보해야 하며 관계 구축 결과에 대한 직관적 이해가 쉽지 않다는 단점이 있다. 본 연구는 해외 학술 논문 말뭉치와 메타데이터에서 획득한 37만 여 주제어들을 이용하여 상 하위 관계, 관련어, 형제 관계를 추출하기 위해 조어적 기준에 근거한 규칙들을 이용한다. 이들 규칙을 이용하여 추출한 관계 수는 상 하위 관계 60여 만 개, 관련어 640여 만 개, 형제 관계 2,000여 만 개 등이다. 또한, 추출 결과 중 일부를 수작업으로 분석하여 단순한 추출 규칙에서 발생하는 오류 유형을 찾아내고 향후 과제에서 해결할 수 있는 방안에 대해 논하자고 한다.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.7 no.3
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• pp.220-228
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• 2011

Disaster sign data is confirmed data by the experts to the collected data from web and users. In this paper, we focused to make the risk scores to the data based on ontology technology. To analyse the data, first of all, we defined the ontological structure for 4 kinds of disaster types which consists of the bridges, workplaces, buildings, and walls. Base on the ontologies, collected the accidents examples, and then extract the risk rules from the examples. The rules are adjusted with frequencies and weights, and managed to the ontology DB. The rules apply to the disaster sign data, and then calculates the risk scores. It plays role of the index to the risk rates. The disaster sign data management system was implemented and the rules were verified to the system. Because the quality of the risk scores to the disaster sign data depends on the data of the accidents examples's qualities, we assure that the system's performance will be monotonic increasing following up the data upgrades. Continuously, data management is needed. Also the quality control of the rules are needed.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.323-328
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• 2000

국내에서 영한 자동번역 시스템을 1985 년부터 개발한 지 벌써 15년이 흐르고 있다. 15년의 영한 자동번역 기술개발에도 불구하고 아직도 영한 자동번역 시스템의 번역품질은 40%를 넘지 못하고 있다. 이렇게 번역품질이 낮은 이유는 다음과 같이 요약할 수 있을 것이다. $\textbullet$ 입력문에 대해 파싱할 때 오른쪽 경계를 잘못 인식함으로써 구조적 모호성의 발생문제: 예를 들어 등위 접속절에서 오른쪽 등위절이 등위 접속절에 포함되는 지의 모호성. $\textbullet$ 번역 단위로써 전체 문장을 대상으로 한 번역패턴이 아닌 구나 절과 같은 부분적인 번역패턴으로 인한 문장 전체의 번역 결과 발생. $\textbullet$ 점차 증가하는 대용량 번역지식의 구축과 관련해 새로 구축되는 번역 지식과 기구축된 대용량 번역지식들 간의 상호 충돌로 인한 번역 품질의 저하. 이러한 심각한 원인들을 극복하기 위해 본 논문에서는 문틀에 기반한 새로운 영한 자동번역 방법론을 소개하고자 한다. 이 문틀에 기반한 영한 자동번역 방법론은 현재 CNN 뉴스 방송 자막을 대상으로 한 영한 자동번역 시스템에서 실제 활용되고 있다. 이 방법론은 기본적으로 data-driven 방법론에 속한다. 문틀기반 자동번역 방법론은 규칙기반 자동번역 방법론보다는 낮은 단계에서 예제 기반 자동번역 방법론 보다는 높은 단계에서 번역을 하는 번역방법론이다. 이 방법론은 영한 자동번역에 뿐만 아니라 다른 언어쌍의 번역에서도 적용할 수 있을 것이다.