• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2002년도 춘계학술대회
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• pp.151-156
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• 2002

중의적인 단어를 처리하는 방법에 대한 선행연구로, 첫째 문맥에 맞는 의미가 먼저 활성화된다는 가설과 둘째, 여러 뜻 중에 상대적인 빈도에 따라 많이 쓰이는 의미가 먼저 활성화되고, 그것이 문맥과 일치하지 않는다면, 다른 관련된 의미를 찾는다는 가설이 제기되었다. 마지막으로 문맥에 상관없이 모든 의미가 활성화 된 후 문맥을 고려하여 문맥에 적절한 의미를 선택한다는 가설이 있다. 본 연구에서는 '먹을', '감을' 등과 같이 2가지 의미의 품사가 다른 중의 어절과 '쥐어', '감어' 등과 같이 어절 문맥('어')이 주어진 어절의 의미 활성화가 어떻게 다른지를 조사하였다. 본 연구의 목적을 위해 점화어휘 판단 과제를 사용하였다. 실험 1의 결과는 SOA 150ms 조건에서 점화자극어절과 관련된 의미가 품사와 관련 없이 모두 활성화되었다. SOA 1000ms 조건에서는 상대적으로 많이 쓰이는 체언의 의미는 계속 활성화 되어 있는 반면, 용언의 의미 점화량은 감소하였다. 명칭성 실어증 환자인 SDK의 경우 SOA 150ms 조건에서는 일반인과 같은 형태소 처리특성을 보였으나 1000ms 조건에서는 달랐다. 다른 명칭성 실어증 환자인 BIS과 전반성 실어증 환자인 PSB는 SOA 150ms 조건과 1000ms 조건에서 일반인과 아주 다른 양상을 보였다. 이것은 실어증 환자의 타잎에 따라 형태소의 처리나 중의적인 의미 활성화가 일반인과는 다르다는 것을 보여준다. 실험 2에서는 어절 문맥이 있는 '먹어', '쥐어', '감어' 등과 같은 어절을 사용하였다. 실험 2의 결과는 SOA 150ms 조건일 때 어절문맥의 영향으로 용언의 의미만 촉진적 점화효과가 있었고, 체언의 의미는 활성화되지 않았다. 그러나 SOA 1000ms로 지연시켰을 때는 용언뿐만 아니라 체언의 의미도 촉진적 점화효과가 있었다. 실험 1과 2의 결과는 중의적인 한국어 어절의 경우에도 모든 의미가 활성화되나 어절 문맥이 존재할 때는 어절 문맥의 제약으로 어절 문맥에 맞는 한 가지 의미만 활성화된다는 것을 암시한다. 또한 이러한 결과는 한국어 어절이 분석된 형태가 아닌 어절 형태로 심성 어휘집에 저장되어 있다는 것을 암시한다. 실어증 환자의 경우 실험 1과 마찬가지로 환자의 수준이나 종류에 따라 다양한 반응을 보여주었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권5호
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• pp.399-404
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• 2010

본 논문에서는 상위 검색결과 문서의 정확률을 향상시키기 위하여 핵심질의 클러스터와 단어 근접도를 이용해 재순위화하는 방법을 제안한 다. 언어모델에 의한 초기 검색결과를 상위 문서에 대해 발생한 질의어휘 조합을 기반으로 문서를 클러스터링한다. 질의어휘 조합 클러스터에 대해 질의어휘 사이의 근접도를 이용하여 핵심질의 클러스터를 선택한다. 질의의 문맥정보를 이용해 핵심질의 클러스터의 문서를 재순위화한다. 뉴스집합인 TREC AP 컬렉션에 대해 언어모델과 제안한 방법의 문서 정확률을 비교한 결과 제안방법이 언어모델에 비해 상위 100개 문서(P@100)에서 11.2% 성능이 향상되었다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권3호
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• pp.98-106
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• 2020

현재 인터넷 사용자가 증가하면서 비속어 사용이 무분별하게 증가하고 있다. 이에 따른 청소년들의 사이버폭력도 매우 심각하게 증가하고 있으며 그중에서도 사이버 언어폭력이 가장 심각하게 대두되고 있다. 사이버 언어폭력을 근절하기 위해 비속어 판별 연구가 계속 진행되고 있으나 단어의 의미와 문맥의 흐름을 보고 비속어를 판별하는 방법은 정확도가 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 고의로 변형한 비속어와 비속어로 잘못 판별된 표준어를 문맥의 흐름을 보고 정확하게 판별할 수 있도록 FastText 모델과 LSTM 모델을 활용하여 비속어를 판별하는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.624-629
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• 2022

에세이의 창의성을 자동으로 분류하는 기존의 주요 연구는 말뭉치에서 빈번하게 등장하지 않는 단어에 초점을 맞추어 기계학습을 수행한다. 그러나 이러한 연구는 에세이의 주제와 상관없이 단순히 참신한 단어가 많아 창의적으로 분류되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 어텐션(Attention)과 역문서 빈도(Inverse Document Frequency; IDF)를 이용하여 에세이 내용 전달에 있어 중요하면서 참신한 단어에 높은 가중치를 두는 문맥 벡터를 구하고, 자기부호화기(AutoEncoder) 모델을 사용하여 문맥 벡터들로부터 창의적인 에세이와 창의적이지 않은 에세이의 특징 벡터를 추출한다. 그리고 시험 단계에서 새로운 에세이의 특징 벡터와 비교하여 그 에세이가 창의적인지 아닌지 분류하는 딥러닝 모델을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제안 방안은 기존 방안에 비해 높은 정확도를 보인다. 구체적으로 제안 방안의 평균 정확도는 92%였고 기존의 주요 방안보다 9%의 정확도 향상을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.3874-3884
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• 2000

정보검색시스템은 색인어와 질의어가 정확히 일치하지 않더라도 사용자 질의에 적합한 문서를 검색할 수 있어야 한다. 그러나, 색인어와 질의어간의 용어 불일치는 검색성능의 개선에 심각한 장애요소로 작용해 왔다. 따라서, 본 논문에서는 문서 코퍼스의 단어들간에 자동 용어 정규화를 수행하고, 용어 정규화의 산물을 한국어 정보검색 시스템에 적용하는 방안을 제시한다. 용어 불일치를 완화하기 위해 두가지 용어 정규화, 동치부류와 공기단어 클러스터를 수행한다. 첫째, 음역어, 절차오류, 그리고 동의어를 위해 문맥 유사도를 이용하여 동치부류로 구축하는 작업이다. 둘째, 상호정보와 단어 문맥의 조합을 이용하여 단어 유사도를 계산하고 문맥 기반 용어를 정규화한다. 그런 다음, K-means 알고리즘을 이용하여 자율 클러스터링을 수행하고 공기단어 클러스터를 구축한다. 본 논문에서는 이러한 용어 정규화의 산물들을 용어 불일치를 완화하기 위해 질의어 확장과정에서 사용한다. 다시 말해서 동치부류와 공기단어 클러스터는 새로운 용어로 질의를 확장하는 자원으로서 사용된다. 이러한 질의확장으로 사용자는 질의어에 음역어를 추가하여 질의어를 포괄적으로 만들거나 특정어를 추가하여 질의어를 세밀하게 만들 수 있다. 질의어 확장을 위해 두 가지 상호보완적인 방법인 용어 제시와 용어 적합성 피드백을 이용한다. 실험 결과는 제안된 시스템이 의미적 용어 불일치를 완화할 수 있고, 적절한 유사도 값을 제공할 수 있음을 보여준다. 결과적으로 제안한 시스템이 정보 검색 시스템의 검색 효율을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.211-216
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• 2016

현재 나오는 많은 음성 인식기가 대체로 높은 정확도를 가지고 있더라도, 음성 인식 오류는 여전히 빈번하게 발생한다. 음성 인식 오류는 관련 어플리케이션에 있어 많은 오동작의 원인이 되므로, 음성 인식 오류는 고쳐져야 한다. 본 논문에서는 Trie 기반 사전을 이용한 Guided Sequence Generation을 제안한다. 제안하는 모델은 목표 단어와 그 단어의 문맥을 Encoding하고, 그로부터 단어를 Character 단위로 Decoding하며 단어를 Generation한다. 올바른 단어를 생성하기 위하여, Generation 시에 Trie 기반 사전을 통해 유도한다. 실험을 위해 모델은 영어 TV 가이드 도메인의 말뭉치의 음성 인식 오류를 단순히 Simulation하여 만들어진 말뭉치로부터 훈련되고, 같은 도메인의 음성 인식 문장과 결과로 이루어진 병렬 말뭉치에서 성능을 평가하였다. Guided Generation은 Unguided Generation에 비해 14.9% 정도의 오류를 줄였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.211-216
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• 2016

현재 나오는 많은 음성 인식기가 대체로 높은 정확도를 가지고 있더라도, 음성 인식 오류는 여전히 빈번하게 발생한다. 음성 인식 오류는 관련 어플리케이션에 있어 많은 오동작의 원인이 되므로, 음성 인식 오류는 고쳐져야 한다. 본 논문에서는 Trie 기반 사전을 이용한 Guided Sequence Generation을 제안한다. 제안하는 모델은 목표 단어와 그 단어의 문맥을 Encoding하고, 그로부터 단어를 Character 단위로 Decoding하며 단어를 Generation한다. 올바른 단어를 생성하기 위하여, Generation 시에 Trie 기반 사전을 통해 유도한다. 실험을 위해 모델은 영어 TV 가이드 도메인의 말뭉치의 음성 인식 오류를 단순히 Simulation하여 만들어진 말뭉치로부터 훈련되고, 같은 도메인의 음성 인식 문장과 결과로 이루어진 병렬 말뭉치에서 성능을 평가하였다. Guided Generation은 Unguided Generation에 비해 14.9% 정도의 오류를 줄였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권8호
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• pp.902-909
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• 2016

질의응답 시스템은 사용자의 질문에 대한 답을 찾아주는 시스템으로, 기존의 검색엔진이 사용자의 질의에 대해 관련된 문서의 링크만을 찾아주는 반면 질문에 대한 최종적인 답을 찾아준다는 차이점이 있다. 특정 분야에 국한되지 않고 다양한 질문을 처리해주는 오픈 도메인 질의응답 시스템에 필요한 연구들이 최근 자연어 처리, 인공지능, 데이터 마이닝 등 학계의 다양한 분야들에서 뜨거운 관심을 받고 있다. 하지만 관련 연구에서는 학습 데이터에는 없었던 단어들이 질문에 대한 정확한 답과 유사한 오답을 구별해내는데 결정적인 역할을 할 수 있음에도, 이러한 처음 보는 단어들을 모두 단일 토큰으로 치환해버리는 문제가 있다. 본 논문에서는 문맥 정보를 통해 이러한 모르는 단어에 대한 벡터를 계산하는 방법을 제안한다. 그리고 역문헌빈도 가중치를 활용하여 문맥정보를 더 효율적으로 처리하는 모델을 제안한다. 또한 풍부한 실험을 통해 질의응답 시스템의 모델 학습 속도 및 정확성이 기존 연구에 비해 향상됨을 확인하였다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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• pp.292-299
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• 2000

본 논문에서는 개체명 사전과 결합 단어 사전, 그리고 용언의 하위범주화 사전을 이용하는 규칙기반의 한국어 개체명 인식 방법을 제안한다. 각 규칙은 네 단계로 나누어 적용하는데, 첫번째 단계에서는 어절 내의 단어 정보를, 두번째 단계에서는 제한된 주변 문맥 정보를, 그리고 세번째 단계에서는 용언의 하위범주화 정보와 개체명과의 관계를 이용하고, 마지막으로 네번째 단계에서는 개체명 간의 관계 정보를 고려한다. 본 논문에서 제안한 규칙 기반 개체명 인식기의 성능을 평가하기 위해 실험한 결과 90.4%의 정확률과 83.4%의 재현율을 얻었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.886-888
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• 2004

기존의 한글-안자 변환에서는 문맥정보와 통계정보를 고려하지 않는 사전기반의 단어단위 변환 방법을 사용한 반면, 본 논문에서는 언어모델 밀 변환모델을 이용한 문장단위의 한자 자동변환 방법을 제안하고. 사전 미등록어와 복합어의 한글-한자 변환을 위하여 단어분할을 변환의 숨김 과정으로 처리하는 통합모델을 사용하였다. 실험 결과, 전문용어의 한글-한자 변환에서 제한된 한자 데이터를 이용하여 기존의 사전기반 변환보다 나은 결과를 얻을 수 있었다.