• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제8권5호
• /
• pp.213-222
• /
• 2019

지능형 음성 대화 인터페이스 구현에 있어 핵심어의 의미표지는 사용자 의도 파악을 위한 중요한 요소이다. 대화시스템은 사용자 발화의 의도를 파악하기 위해 핵심어와 그 의미표지를 이용하여 발화의 의도를 결정한다. 하나의 핵심어는 여러 개의 의미표지를 가질 수 있는 중의성을 지닌다. 이러한 중의성을 지닌 핵심어를 사용자의 의도와 일치하는 의미표지로 결정하는 것은 단어 의미 분별 문제와 유사하다. 우리는 전사된 대화 말뭉치의 약 23%를 수동으로 의미를 부착하여 핵심어에 대한 의미표지 사전, 유의어 사전, 문맥벡터 사전을 먼저 구축한 후, 나머지 77% 대화 말뭉치에 존재하는 핵심어의 의미를 자동으로 부착한다. 중의성을 가진 핵심어는 문맥벡터 사전으로부터 문맥 벡터 유사도를 계산하여 의미를 결정한다. 핵심어가 미등록어인 경우에는 유의어 사전을 이용하여 가장 유사한 핵심어를 찾아 그 핵심어의 의미를 부착한다. 중의성을 가진 고빈도 핵심어 3개와 저빈도 핵심어 3개를 말뭉치에서 선정하여 제안 시스템의 성능을 평가하였다. 실험결과, 수동으로 구축한 말뭉치를 사용하였을 때 약 54.4%의 정확도를 얻었고, 반자동으로 확장한 말뭉치를 사용하였을 때 약 50.0%의 정확도를 얻었다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
• /
• 한국인지과학회 2005년도 춘계학술대회
• /
• pp.233-238
• /
• 2005

본 논문에서는 학습을 이용한 발음 변이 모델링을 통해 특정 영역에 최적화된 발음 사전 자동 생성의 방법을 제시하였다. 학습 방법을 이용한 발음 변이 모델링의 오류를 최소화 하기 위하여 본 논문에서는 발음 변이 규칙의 적응 기법을 도입하였다. 발음 변이 규칙의 적응은 대용량 음성 말뭉치에서 발음 변이 규칙을 유도한 후, 상대적으로 작은 용량의 음성 말뭉치에서 유도한 규칙과의 결합을 통해 이루어 진다. 본 논문에서 사용된 발음 사전은 해당 형태소의 앞 뒤 음소 문맥의 음운 현상을 반영한 발음 사전이며, 학습 방법으로 얻어진 발음 변이 규칙을 대용량 문자 말뭉치에 적용하여 해당 형태소의 발음을 자동 생성하였다. 발음 사전의 평균 발음의 수는 적용된 발음 변이 규칙의 확률 값들의 한계 값 조정에 의해 이루어졌다. 기존의 지식 기반의 발음 사전과 비교 할 때, 본 방법론으로 작성된 발음 사전을 이용한 대화체 음성 인식 실험에서 0.8%의 단어 오류율(WER)이 감소하였다. 또한 사전에 포함된 형태소의 평균 발음 변이 수에서도 기존의 방법론에서 보다 5.6% 적은 수에서 최상의 성능을 보였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
• /
• pp.365-368
• /
• 1998

본 연구는 음소 단위의 CHMM(Continuous Hidden Markov Model)을 이용한 Voice Dialing System을 위한 연속 음성인식에 관한 내용이다. 연구실 환경에서 음성으로 전화를 걸기 위하여 전국 지역명과 연속 숫자음 인식을 수행하였다. ETRI 445 데이터를 사용하여 초기의 모델은 ML(Maximum Likelihood) 추정법을 이용하여 작성하였고 적응화를 위해 최대 사후 확률 추정법을 사용하였다. 음성으로 다이얼링을 수행하기 위하여 문맥자유문법을 이용하여 제한적이나마 대화체문장으로 수행할 수 있도록 하였다. 그리하여 숫자음에 대하여 5인의 화자에 대하여 4연속 숫자음에 대하여 96%의 인식률을 보이고 있으며 7연속 숫자음에 대하여도 약 91%의 결과를 보여주고 있다. 문장으로도 음성 다이얼링을 수행하였을 경우 문장내에 단어와 숫자음에 대하여 약 80%의 인식률을 보였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
• /
• pp.369-372
• /
• 1998

본 논문은 어휘독립(Vocabulary-Independent) 환경에서 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 추가 및 변경할 수 있는 가변어휘(Variable Vocabulary) 음성인식에 관한 연구를 다룬다. 가변어휘 인식은 처음에 대용량 음성 데이터베이스(DB)로 음소모델을 훈련하고 인식대상 어휘가 결정되면 발음사전에 의거하여 음소모델을 연결함으로써 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 변경 및 추가할 수 있다. 문맥 종속형(Context-Dependent) 음소 모델인 triphone을 사용하여 인식실험을 하였고, 인식성능의 비교를 위해 어휘종속 모델을 별도로 구성하여 인식실험을 하였다. Unseen triphone 문제와 훈련 DB의 부족으로 인한 모델 파라메터의 신뢰성 저하를 방지하기 위해 state-tying 방법 중 음성학적 지식에 기반을 둔 tree-based clustering(TBC) 기법[1]을 도입하였다. Mel Frequency Cepstrum Coefficient(MFCC)와 대수에너지에 기반을 둔 3 가지 음성특징 벡터를 사용하여 인식 실험을 병행하였고, 연속 확률분포를 가지는 Hidden Markov Model(HMM) 기반의 고립단어 인식시스템을 구현하였다. 인식 실험에는 22 개 부서명 DB[3]를 사용하였다. 실험결과 어휘독립 환경에서 최고 98.4%의 인식률이 얻어졌으며, 어휘종속 환경에서의 인식률 99.7%에 근접한 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.81-87
• /
• 1998

본 연구에서는 정보검색시스템의 모델로 문서 클러스터를 이용한 재순위화 모델을 제시한다. 이 방법은 검색단계와 분석단계로 이루어지는데, 검색단계에서는 역화일기법을 이용해서 질의어를 포함하는 문서들을 검색하여 질의어-문서 유사도에 따라 순위를 결정한다. 분석단계에서는 이미 구축된 문서 클러스터를 이용해서 검색되어진 문서들의 분석을 통해 질의어-클러스터 유사도를 계산한다. 질의어-문서 유사도와 질의어-클러스터 유사도를 결합하고, 이 유사도에 기반해서 문서들을 재순위화한다. 이때 이용하는 클러스터는 정적 클러스터이고, 질의어에 따라 서로 다른 클러스터를 생성하는 동적인 뷰를 제공한다. 재순위화 모델은 역화일 기법과 클러스터 분석기법이 가지는 장점을 결합하여 질의어 뿐만 아니라 문서에 포함된 모든 단어들을 분석함으로써 문서의 문맥을 고려할 수 있다. 제안하는 모델은 역화일 기법을 이용한 검색 결과에 비해서 우수한 성능 향상을 나타내고 있다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보관리학회 2006년도 제13회 학술대회 논문집
• /
• pp.169-174
• /
• 2006

웹 상의 기사들의 종류를 보도, 기획/해설, 인터뷰/대담, 논설, 신변잡기로 나누어 자동요약을 위한 프레임을 작성하였다. 각 기사 프레임들은 글 구조적으로 분석되어 '사건, 상황, 연관, 과정, 원인, 결과, 결론, 전망, 방안, 평가 등'과 같은 문단 슬롯이 부여되었고 문단 슬롯은 다시 문장 슬롯으로 세분되었다. 'if-needed' 패싯으로 육하원칙인 '주체, 객체, 시간, 장소, 원인, 방법'을 택하였다. 슬롯이나 패싯의 실제값들을 추출 표현하는 과정에서 문구의 수사적 역할과 단어 최상위 범주 및 줄거리 단위를 참조하였다. 기사의 유형과 문단 및 문장 슬롯을 판별하기 위해서 유형 판별 규칙과 슬롯 판별 규칙을 구비하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
• /
• pp.17-18
• /
• 2017

자연어 처리 분야에서 대화문 생성, 질의응답 등과 같은 문장생성과 관련된 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존 순환신경망 모델에 Neural Attention을 추가하여 주제 정보를 어느 정도 포함시킬지 결정한 뒤 다음 문장을 생성할 때 사용하는 모델을 제안한다. 이는 기존 문장과 다음 문장의 확률 정보를 사용할 뿐만 아니라 주제 정보를 추가하여 문맥적인 의미를 넣을 수 있기 때문에, 더욱 연관성 있는 문장을 생성할 수 있게 도와준다. 이 모델은 적절한 다음 문장을 생성할 뿐만 아니라 추가적으로 어떤 단어가 다음 문장을 생성함에 있어 주제문장에 더 민감하게 반응하는지 확인할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2005년도 제17회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.89-96
• /
• 2005

본 연구에서는 영한 기계 번역에서 20단어 이상의 긴 문장을 보다 정확히 분석하기 위하여 문장을 복수개의 의미 있는 절로 분할하고자 한다. 긴 문장은 구문 분석을 시도할 때, 시간적으로 또는 공간적으로 급격히 증가하는 자원을 소모시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 긴 문장에서 분할 가능한 지점을 인식하여 이러한 지점을 중심으로 여러 개의 절을 생성한 후, 이 절을 개별적으로 분석하고자 하였다. 문장을 분할하기 위해서 일단 문장 내부에 존재하고 있는 분할이 가능한 지점을 선택하고, 선택된 지점을 중심으로 문맥 정보를 표현하는 입력 벡터를 생성하였다. 그리고 Support Vector Machine (SVM)을 이용하여 이러한 후보 지점의 특성을 학습하여 향후 긴 문장이 입력되었을 때 보다 정확하게 분할점을 찾고자 하였다. 본 논문에서는 SVM의 보다 좋은 학습과 분류를 위하여 내부 커널로써 다항 커널 (polynomial kernel)을 사용하였다. 그리고 실험을 통하여 약 0.97의 f-measure 값을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.175-182
• /
• 2001

본 논문은 사전에 기반한 질의변환 교차언어 문서검색에서, 대역어 중의성 문제를 해결하기 위한, 질의어 가중치 부여 및 구조화 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 질의 변환 과정은 다음의 세 단계로 이루어진다. 첫째, 대역어 클러스터링을 통해 먼저 질의어 단어의 적합한 의미를 결정짓고, 둘째, 문맥정보와 지역정보를 이용하여 후보 대역어들간의 상호관계를 분석하며, 셋째, 각 후보 대역어들을 연결하여, 후보 질의어를 만들고 각각에 가중치를 부여하여 weighted Boolean 질의어로 생성하게 된다. 이를 통해, 단순하고 경제적이지만, 높은 성능을 낼 수 있는 사전에 의한 질의변환 교차언어 문서검색 방법을 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.252-259
• /
• 2001

의미주석말뭉치는, 문맥에 출현하는 각 어휘의 의미를 특정 사전의 세부의미항목(sense)에 대응시켜 주석함으로써 구축한 말뭉치이다. 이 말뭉치 구축에 있어서의 태그셋은, '연세 한국어 전자사전'의 각 의미기술정보를 기호화하여 사용하였다. 사람에 의한 실제 주석 작업 단계에서, 전자사전 정보의 불완전함 때문에 발생한 문제를 해결함으로써 본래의 사전 정보가 대폭 수정되었다. 즉, 의미 주석 과정에서 문제가 되는 요소에 대한 검토를 통해서 품사 정보, 문법 정보 등을 수정하고 기존 sense를 통합, 추가, 재배열함으로써 기존의 사전 정보를 개선할 수 있었다. 이와 같은 말뭉치와 전자사전, 자연언어 처리 시스템의 활발한 상호 작용을 통해서 언어정보처리 분야 연구의 질적 향상이 가능하다. 나아가, 인간이 직접 판단하여 주석한 대규모의 의미주석말뭉치를 분석하여 응용함으로써 텍스트내의 단어와 전자사전의 세부의미항목을 연결시키는 태거를 개발할 수 있을 것이다.