• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.488-491
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• 2019

문법 오류 교정은 문법적으로 오류가 있는 문장을 입력 받아 오류를 교정하는 시스템이다. 문법 오류 교정을 위해서는 문법 오류를 제거하는 것과 더불어 자연스러운 문장을 생성하는 것이 중요하다. 이 연구는 적대적 생성 신경망(GAN)을 이용하여 정답 문장과 구분이 되지 않을 만큼 자연스러운 문장을 생성하는 것을 목적으로 한다. 실험 결과 GAN을 이용한 문법 오류 교정은 MaxMatch F_0.5 score 기준으로 0.4942을 달성하여 Baseline의 0.4462보다 높은 성능을 기록했다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.553-558
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• 2022

최근, 구어체 데이터에 대한 자연어처리 응용 기술이 늘어나고 있다. 구어체 문장은 소통 방식 등의 형태로 인해 정제되지 않은 형태로써, 필연적으로 띄어쓰기, 문장 왜곡 등의 다양한 문법적 오류를 포함한다. 자동 문법 교정기는 이러한 구어체 데이터의 전처리 및 일차적 정제 도구로써 활용된다. 사전학습된 트랜스포머 기반 문장 생성 연구가 활발해지며, 이를 활용한 자동 문법 교정기 역시 연구되고 있다. 트랜스포머 기반 문장 교정 시, 교정의 필요 유무를 잘못 판단하여, 오류가 생기게 된다. 이러한 오류는 대체로 문맥에 혼동을 주는 단어의 등장으로 인해 발생한다. 본 논문은 트랜스포머 기반 문법 교정기의 오류를 보강하기 위한 방식으로써, 필요하지 않은 형태소인 고유명사를 마스킹한 입력 및 출력 문장틀 형태를 제안하며, 이러한 문장틀에 대해 고유명사를 복원한 경우 성능이 증강됨을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.507-511
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• 2022

문법 교정 모델은 입력된 텍스트에 존재하는 문법 오류를 탐지하여 이를 문법적으로 옳게 고치는 작업을 수행하며, 학습자에게 더 나은 학습 경험을 제공하기 위해 높은 정확도와 재현율을 필요로 한다. 이를 위해 최근 연구에서는 문단 단위 사전 학습을 완료한 모델을 맞춤법 교정 데이터셋으로 미세 조정하여 사용한다. 하지만 본 연구에서는 기존 사전 학습 방법이 문법 교정에 적합하지 않다고 판단하여 문단 단위 데이터셋을 문장 단위로 나눈 뒤 각 문장에 G2P 노이즈와 편집거리 기반 노이즈를 추가한 데이터셋을 제작하였다. 그리고 문단 단위 사전 학습한 모델에 해당 데이터셋으로 문장 단위 디노이징 사전 학습을 추가했고, 그 결과 성능이 향상되었다. 노이즈 없이 문장 단위로 분할된 데이터셋을 사용하여 디노이징 사전 학습한 모델을 통해 문장 단위 분할의 효과를 검증하고자 했고, 디노이징 사전 학습하지 않은 기존 모델보다 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 또한 둘 중 하나의 노이즈만을 사용하여 디노이징 사전 학습한 두 모델의 성능이 큰 차이를 보이지 않는 것을 통해 인공적인 무작위 편집거리 노이즈만을 사용한 모델이 언어학적 지식이 필요한 G2P 노이즈만을 사용한 모델에 필적하는 성능을 보일 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.446-449
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• 2020

최근 성공적인 문법 오류 교정 연구들에는 복잡한 인공신경망 모델이 사용되고 있다. 그러나 이러한 모델을 훈련할 수 있는 공개 데이터는 필요에 비해 부족하여 과적합 문제를 일으킨다. 이 논문에서는 적대적 훈련 방법을 적용해 문법 오류 교정 분야의 과적합 문제를 해결하는 방법을 탐색한다. 모델의 비용을 증가시키는 경사를 이용한 fast gradient sign method(FGSM)와, 인공신경망을 이용해 모델의 비용을 증가시키기 위한 변동을 학습하는 learned perturbation method(LPM)가 실험되었다. 실험 결과, LPM은 모델 훈련에 효과가 없었으나, FGSM은 적대적 훈련을 사용하지 않은 모델보다 높은 F_0.5 성능을 보이는 것이 확인되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.608-612
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• 2022

딥러닝의 발전 이후, 다양한 분야에서는 딥러닝을 이용해 이전에 어려웠던 작업들을 해결하여 사용자에게 편의성을 제공하고 있다. 하지만 아직 딥러닝을 통해 이상적인 서비스를 제공하는 데는 어려움이 있다. 특히, 음성 인식 작업에서 음성 양식에서 이용 방안에 대하여 다양성을 제공해주는 음성을 텍스트로 전환하는 Speech-To-Text(STT)은 문장 결과가 이상치에 달하지 못해 오류가 나타나게 된다. 본 논문에서는 STT 결과 보정을 문법 교정으로 치환하여 종단에서 올바른 토큰들을 조합하여 성능 향상을 하기 위해 각 토큰 별 품질 평가를 진행하는 모델을 한국어에서 적용하고 성능의 향상을 확인한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.10
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• pp.992-999
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• 2003

The purpose of a grammar checker is to find a grammatical erroneous expression in a sentence, and to provide appropriate suggestions for them. To find those errors, grammar checker should parse the whole input sentence, which is a highly time-consuming job. B7or this reason, most Korean grammar checkers adopt a partial parser that can analyze a fragment of a sentence without an ambiguity. This paper presents a Korean grammar checker using a full parser in order to find grammatical errors. This approach allows the grammar checker to critique the errors between the two words in a long distance relationship within a sentence. As a result, this approach improves the accuracy in correcting errors, but it nay come at the expense of decrease in its performance. The Korean grammar checker described in this paper is implemented with 65 rules for checking and correcting the grammatical errors. The grammar checker shows 96.49% in checking accuracy against the test corpus including 7 million words.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.403-408
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• 1997

언어의 내적 특성을 반영하는 의미 문체의 검사 및 교정은 언어의 형태적인 면과 관련있는 단순한 철자 검사 및 교정에 비해 더 난해하고 복잡한 양상을 띤다. 본 논문이 제안하는 의미 정보를 이용한 명사 분류 방법은 의미와 문체 오류의 포착과 수정 기능을 향상시키기 위한 방법의 하나이다. 이 논문은 문맥상 용법이 어긋나는 서술어를 교정하기 위해 명사 의미 분류방법을 서술어/논항의 통사 의미적 관계 분석에 이용하여 의미 규칙을 세우는 과정을 서술한다. 여기서 논항인 명사의 의미 정보를 체계적으로 분류하기 위해 시소러스 기법과 의미망을 응용한다. 서술어와 논항 사이의 통사 의미적 관계에 따라 의미 문체 오류를 검사하고 교정함으로써 규칙들을 일반화하여 구축하게 하고 이미 존재하고 있는 규칙을 단순화함으로써 한국어 문법 검사기의 기능을 보완한다.

• Cross-Cultural Studies
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• v.42
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• pp.371-392
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• 2016

This study analyzed the aspect of the decision of the Korean part of speech and the properties of the grammatical items based on "韓語通" which was published in 1909. "韓語通" is a Korean grammar book written by 前間恭作 who also published "校訂交隣須知" in 1904. "韓語通" is known for influencing of 'Otsuki grmmar(大槻 文法),' dividing Korean part of speech into eleven. Based on 'mood' and 'voice' we can assume that "韓語通" adopted Otsuki's grammar. '存在詞' is another clue that "韓語通" adopted Yamada's grammar. However, 前間恭作 persisted that Korean language is different from Japanese language. This view is different from 寶迫繁勝, 高橋亨, 藥師寺知? etc. This study tried to investigate the interchange of the two languages in historical study of Korean and Japanese linguistics during modern and contemporary period. For this purpose, we searched the aspect of the part of speech and analyzed the grammar items. In conclusion, we was able to light on how Japanese scholars approached to Korean grammar system in late 19th and early 20th centuries.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.147-154
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• 2002

이 논문은 한국어 문서 교정을 위해 부산대학교 인공지능 연구실에서 개발되고 있는 맞춤법 및 문법 검사기와 그 지식베이스 구축에 대해 알아본다. 비대칭 관계(asymmetric relation) 설정과 더불어 개발된 문법 검사기는 한 문장의 임의의 두 요소간의 비대칭 관계를 토대로 (1) 잠재적 지배관계 개념을 설정하고 (2) 부분 문장 분석 방법을 사용한다. 이런 요소들을 효율적으로 운영하는 시스템을 구현하기 위해서는 한국어에 대한 이해와 경험적 자료를 적절히 조화시킨 지식베이스 구축이 필수적이다. 이 논문은 그 선수(先手) 작업으로 한국어 문서의 오류들을 관찰하고, 그로부터 추출한 언어적이거나 언어 외적인 요소들로부터 일반적 패턴을 뽑아내어 사용자의 기대를 만족시키기 위한 적절한 규칙지식베이스를 구축하고 문법 검사기의 성능 향상을 위해 문장 분석 출발점과 분석방향 그리고 분석범위를 한정한다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.12 no.3
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• pp.1-18
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• 2001

The goal of this paper is the pedagogical application of a Korean Spell/Grammar Checker to the web-based language learning system for Korean writing. To maximize the efficient instruction of our learning system \\`Urimal Baeumteo\\` we have to improve our Korean Spell/Grammar Checker. Today the NLP system\\`s performance defends on its semantic processing capability. In our Korean Spell/Grammar Checker. the tasks accomplished in the semantic level are: the detection and correction of misused derived and compound nouns in a Korean spell-checking device and the detection and correction of syntactic and semantic errors in a Korean grammars-checking device. We describe a common approach to the partial parsing using collocation rules based on the dependency grammar. To provide more detailed semantic rules. we classified nouns according to their concepts. and subcategorized verbs referring to their syntactic and semantic features. Improving a Korean Spell/Gl-Grammar Checker makes our learning system active and intelligent in a web-based environment. We acknowledge the flaws in our system: the classification of nouns based on their meanings and concepts is a time consuming task. the analytic unit of this study is principally limited to the phrases in a sentence therefore the accurate parsing of embedded sentences remains a difficult problem to solve. Concerning the web-based language learning system. it is critically important to consider its interface design and structure of its contents.