• 제목/요약/키워드: 단어자동완성

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한국어 단어 자동완성 시스템의 성능 분석 및 새로운 평가 방법 (Performance Analysis of a Korean Word Autocomplete System and New Evaluation Metrics)

  • 이성욱
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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    • 제39권6호
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    • pp.656-661
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    • 2015
  • 본 연구의 목적은 스마트폰이나 태블릿 PC와 같이 문자 입력이 수월하지 않은 모바일 기기에서 사용자로 하여금 최소한의 키입력을 통해 최대한 빠르고 정확히 원하는 단어를 얻을 수 있도록 도와주는 단어 자동완성 시스템의 성능을 평가하는 것이다. 우리는 트위터에서 대량의 데이터를 수집하였으며, 수집된 데이터의 사용빈도에 따라 유니그램(unigram) 사전과 바이그램(bigram) 사전을 각각 구축하였다. 구축된 사전을 사용한 단어 자동완성 시스템의 성능을 평가하였으며 기존의 평가방법보다 단어 자동완성 기능의 특성을 잘 반영한 키입력 수익률과 복원율을 새로운 평가 방법으로 제안하였다.

데이터베이스에 근거한 자동 키보드의 입력 방법 (Research on the Automatic Software Keyboard Based on Database)

  • 이계숙;용환승
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제8권1호
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    • pp.101-110
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    • 2005
  • 최근 들어 하드웨어 키보드가 제한적인 모바일 단말기에서 소프트웨어 키보드가 광범위하게 사용되고 있다 본 연구에서는 데이터베이스 분석을 통해 최적의 키보드 공간을 생성하여 최소의 입력 단계로 원하는 입력이 가능한 새로운 소프트웨어 키보드 입력 방법을 제시하였다. 제안된 소프트웨어 키보드는 입력 가능한 모든 단어를 분석하여 각각의 입력 단계에 따라 동적으로 생성된다. 이때 최소한의 키 버튼만을 도시함으로써 키 버튼 선택 영역을 최소화하고 키 입력 실수를 방지한다. 또한 입력 가능한 단어들의 수가 제한적일 때 후입력 자동 완성 기능을 제공함으로써 키 버튼 선택 횟수를 최소화할 수 있다.

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순환신경망 기초 실습 사례 개발 (Development of Basic Practice Cases for Recurrent Neural Networks)

  • 허경
    • 실천공학교육논문지
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    • 제14권3호
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    • pp.491-498
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    • 2022
  • 본 논문에서는 비전공자들을 위한 교양과정으로, 기초 순환신경망 과목 커리큘럼을 설계하는데 필수적으로 요구되는 순환신경망 SW 실습 사례를 개발하였다. 개발된 SW 실습 사례는 순환신경망의 동작원리를 이해시키는 데 초점을 두고, 시각화된 전체 동작 과정을 확인할 수 있도록 스프레드시트를 사용하였다. 개발된 순환신경망 실습 사례는 지도학습 방식의 텍스트완성 훈련데이터 생성, 입력층, 은닉층, 상태층(컨텍스트 노드) 그리고 출력층을 차례대로 구현하고, 텍스트 데이터에 대해 순환신경망의 성능을 테스트하는 것으로 구성되었다. 본 논문에서 개발한 순환신경망 실습사례는 다양한 문자 수를 갖는 단어를 자동 완성한다. 제안한 순환신경망 실습사례를 활용하여, 한글 또는 영어 단어를 구성하는 최대 문자 수를 다양하게 확장하여 자동 완성하는 인공지능 SW 실습 사례를 만들 수 있다. 따라서, 본 순환신경망 기초 실습 사례의 활용도가 높다고 할 수 있다.

술어기반 문형정보를 이용한 자동요약시스템에 관한 연구 (A Study on an Automatic Summarization System Using Verb-Based Sentence Patterns)

  • 최인숙;정영미
    • 정보관리학회지
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    • 제18권4호
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    • pp.37-55
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    • 2001
  • 본 연구에서는 특정 주제분야의 텍스트를 대표할 수 있는 단어술어를 추출하고 기본문형을 형성 한 후 각 단서술어의 기본문형을 실례화하여 연결함으로써 요약문을 작성하는 자동요약시스템의 모형을 설계하고 구현하였다. 시스템은 학습과정과 요약과정을 구분되며, 학습과정에서는 술어와 격조사를 출현빈도를 이용하여 주제분야 텍스트집단을 대표하는 단어술어와 필수격 조사를 추출한 뒤 단어술어가 이루는 문장의 기본문형을 형성한다. 요약과정에서 실례화 규직을 요약 대상 문장의 구문 분석 결과에 적용하여 기본문형의 격조사와 결합될 논항을 찾아 단문을 생성하고 연결하여 요약문을 완성한다. ‘화재’및‘강도’와 관련된 신문기사를 대상으로 실험을 수행하였으며, 작성된 요약문은 단어술어가 포함된 주요 문장에서 추출한 필수 정보항목과 술어를 중심으로 생성된 문장들로서 문장간의 연결이 자연스러울 뿐 아니라 텍스트의 전체적인 의미를 표현할 수 있었다. 또한, 통계적 기법을 이용한 학습을 통해 주제영역의 확장이 가능하였다.

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위키피디아 문서를 이용한 전문용어 N-Gram 구축 (Constructive Method for Terminology N-Gram using Wikipedia Document)

  • 최준호;고병규;이준;김판구
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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    • pp.297-299
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    • 2011
  • 자연어 처리 분야 중 현재 가장 활용도가 높은 분야는 질의어 추천기능, 단어 자동 완성 기능 등으로 정보검색에서 사용자가 입력한 문자들을 바탕으로 질의어를 완성해주는 것이다. 이러한 기능을 위해서는 문서 내용을 고려한 N-Gram 데이터 구축이 필수적이다. 본 논문에서는 문서 편집기나 검색엔진의 질의어 추천 등에 많이 활용되는 N-Gram 데이터의 전문용어별 구축을 위해 위키피디아 문서를 이용하는 방안을 제시하였다.

문장 부호 자동 완성을 위한 한국어 말뭉치 구축 연구 (A Study on Building Korean Dialogue Corpus for Punctuation and Quotation Mark Filling)

  • 한승규;양기수;임희석
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.475-477
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    • 2019
  • 문장 부호란, 글에서 문장의 구조를 잘 드러내거나 글쓴이의 의도를 쉽게 전달하기 위하여 사용되는 부호들로, 따옴표나 쉼표, 마침표 등이 있다. 대화 시스템과 같이 컴퓨터가 생성해 낸 문장을 인간이 이해해야 하는 경우나 음성 인식(Speech-To-Text) 결과물의 품질을 향상시키기 위해서는, 문장 부호의 올바른 삽입이 필요하다. 본 논문에서는 이를 수행하는 딥 러닝 기반 모델을 훈련할 때 필요로 하는 한국어 말뭉치를 구축한 내용을 소개한다. 이 말뭉치는 대한민국정부에서 장관급 이상이 발언한 각종 연설문에서 적절한 기준을 통해 선별된 고품질의 문장으로 구성되어 있다. 문장의 총 개수는 126,795개이고 1,633,817개의 단어들(조사는 합쳐서 한 단어로 계산한다)로 구성되어 있다. 마침표와 쉼표는 각각 121,256개, 67,097개씩이다.

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동화 삽화 자동 생성 시스템 설계 (Design of Fairy Tale Illustrations Automatic Generation System)

  • 문영주;홍선기;이화민;김현빈
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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    • pp.1121-1124
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    • 2013
  • 프로그램 실행 시 동화(텍스트)를 읽을 수 있게 하는 입력 파일을 받을 수 있게 만든다. 이렇게 받은 텍스트를 프로그램이 읽어 들여 알고리즘으로 대입한다. 알고리즘은 읽은 텍스트 중에 중요 단어를 뽑아내어 DB에 이에 알맞은 삽화를 요청하게 된다. 요청을 받은 데이터베이스는 다시 프로그램에 이미지를 보내주고, 프로그램은 이 삽화를 그 텍스트에 출력시키게 된다. 이 과정이 한 페이지를 만드는 과정이며, 원하지 않는 페이지는 건너 뛸 수 있게 한다. 이러한 작업을 반복하여 새로운 책 한권이 완성이 된다.

양방향 RNN과 학술용어사전을 이용한 영문학술문서 교정 방법론 (Methodology of Automatic Editing for Academic Writing Using Bidirectional RNN and Academic Dictionary)

  • 노영훈;장태우;원종운
    • 한국전자거래학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.175-192
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    • 2022
  • 자연어 처리 기술을 접목한 컴퓨터 보조 언어 학습 연구가 진행되고 있지만, 기존 영문교정은 일반적인 영어 문장을 기반으로 연구되어, 격식을 갖춘 문체와 전문적인 기술 용어를 사용하는 학술 영문의 경우 그 특성을 반영하지 못한 교정 결과를 제공한다. 또한 문장의 문법적 완성도 향상을 위한 다수의 기존 연구는 교정을 통한 문장 전달력 향상의 한계점이 존재한다. 따라서, 본 논문은 전문적인 기술 용어 사용을 기반으로 문장의 명확한 의미 전달을 목적으로 하는 학술 영문을 위한 자동 교정 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 오탈자 교정과 문장 전달력 개선 두 단계로 구성된다. 오탈자 교정 단계는 입력된 오탈자와 문맥에 적합한 교정 단어를 제공한다. 문장 전달력 개선 단계는 원문과 교정문의 쌍으로부터 학습할 수 있는 양방향 순환신경망 기계번역 사후교정 모델을 기반으로 문장의 전달력을 개선한다. 실제 교정 데이터를 이용한 실험을 수행하였으며, 정량적·정성적 분석을 통해 제안 방법론의 우수성을 검증하였다.

지식 그래프와 딥러닝 모델 기반 텍스트와 이미지 데이터를 활용한 자동 표적 인식 방법 연구 (Automatic Target Recognition Study using Knowledge Graph and Deep Learning Models for Text and Image data)

  • 김종모;이정빈;전호철;손미애
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제23권5호
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    • pp.145-154
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    • 2022
  • 자동 표적 인식(Automatic Target Recognition, ATR) 기술이 미래전투체계(Future Combat Systems, FCS)의 핵심 기술로 부상하고 있다. 그러나 정보통신(IT) 및 센싱 기술의 발전과 더불어 ATR에 관련이 있는 데이터는 휴민트(HUMINT·인적 정보) 및 시긴트(SIGINT·신호 정보)까지 확장되고 있음에도 불구하고, ATR 연구는 SAR 센서로부터 수집한 이미지, 즉 이민트(IMINT·영상 정보)에 대한 딥러닝 모델 연구가 주를 이룬다. 복잡하고 다변하는 전장 상황에서 이미지 데이터만으로는 높은 수준의 ATR의 정확성과 일반화 성능을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지 및 텍스트 데이터를 동시에 활용할 수 있는 지식 그래프 기반의 ATR 방법을 제안한다. 지식 그래프와 딥러닝 모델 기반의 ATR 방법의 핵심은 ATR 이미지 및 텍스트를 각각의 데이터 특성에 맞게 그래프로 변환하고 이를 지식 그래프에 정렬하여 지식 그래프를 매개로 이질적인 ATR 데이터를 연결하는 것이다. ATR 이미지를 그래프로 변환하기 위해서, 사전 학습된 이미지 객체 인식 모델과 지식 그래프의 어휘를 활용하여 객체 태그를 노드로 구성된 객체-태그 그래프를 이미지로부터 생성한다. 반면, ATR 텍스트는 사전 학습된 언어 모델, TF-IDF, co-occurrence word 그래프 및 지식 그래프의 어휘를 활용하여 ATR에 중요한 핵심 어휘를 노드로 구성된 단어 그래프를 생성한다. 생성된 두 유형의 그래프는 엔터티 얼라이먼트 모델을 활용하여 지식 그래프와 연결됨으로 이미지 및 텍스트로부터의 ATR 수행을 완성한다. 제안된 방법의 우수성을 입증하기 위해 웹 문서로부터 227개의 문서와 dbpedia로부터 61,714개의 RDF 트리플을 수집하였고, 엔터티 얼라이먼트(혹은 정렬)의 accuracy, recall, 및 f1-score에 대한 비교실험을 수행하였다.