• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2019.10a
• /
• pp.368-372
• /
• 2019

맞춤법 교정이란 주어진 문장에서 나타나는 철자 및 맞춤법 오류들을 올바르게 교정하는 것을 뜻하며 맞춤법 교정 시스템이란 컴퓨터가 이를 자동으로 수행하는 것을 의미한다. 본 논문에서는 맞춤법 교정을 기계번역의 관점으로 바라보고 문제를 해결하였다. 소스문장에 맞춤법 오류문장, 타겟 문장에 올바른 문장을 넣어 학습시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 단일 말뭉치로 한국어 맞춤법 병렬 말뭉치를 구성하는 방법을 제안하며 G2P(Grapheme to Phoneme)를 이용한 오류 데이터 생성, 자모 단위 철자 오류데이터 생성, 통번역 데이터 기반 오류 데이터 생성 크게 3가지 방법론을 이용하여 맞춤법 오류데이터를 생성하는 방법론을 제안한다. 실험결과 GLEU 점수 65.98의 성능을 보였으며 44.68, 39.55의 성능을 보인 상용화 시스템보다 우수한 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.04b
• /
• pp.360-362
• /
• 2000

본 연구는 예문을 이용하여 한국어 문장과 가장 유사한 영어 문장을 선택하기 위한 기존 연구보다 예문 지시의 정확도를 향상하고 기존의 문제점이었던 문장성분 선택의 불일치성을 제거하기 위해 한국어 구문 분석 시스템을 추가한 형태를 갖추고 있다. 한국어 구문 분석 시스템을 사용하는 이유는 한문장을 하나의 프레임으로 구조화시킬 때 서술부가 문장의 의미를 나타내는 가장 중요한 역할을 하므로 서술부를 헤더로 선택하고 단순히 조사 정보를 사용하여 각 문장성분을 추출하는 방법의 문제점을 제거하고 서술부 연결 관계를 기초로 프레임의 슬롯을 확보할 수 있기 때문이다. 유사 영문이 필요한 한국어 문장이 입력되면 입력 문장에 대한 형태소 분석과 한국어 구문 분석을 통하여 한국어 문장에서 서술부와 연결되는 주요 성분을 분리하여 프레임 구조를 생성하고 생성된 프레임과 이미 구축된 예문 데이터베이스 사이의 가중치와 유사도를 계산함으로써 한국어 문장과 유사한 영어 문장의 예를 제시하여 영작에 이용할 수 있는 시스템을 구현한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2019.10a
• /
• pp.383-387
• /
• 2019

자연어 문장의 자동 평가는 생성된 문장과 정답 문장을 자동으로 비교 및 평가하여, 두 문장 사이의 의미 유사도를 측정하는 기술이다. 이러한 자연어 문장 자동 평가는 기계 번역, 자연어 요약, 패러프레이징 등의 분야에서 자연어 생성 모델의 성능을 평가하는데 활용될 수 있다. 기존 자연어 문장의 유사도 측정 방법은 n-gram 기반의 문자열 비교를 수행하여 유사도를 산출한다. 이러한 방식은 계산 과정이 매우 간단하지만, 자연어의 다양한 특성을 반영할 수 없다. 본 논문에서는 BERT를 활용한 한국어 문장의 유사도 측정 방법을 제안하며, 이를 위해 ETRI에서 한국어 말뭉치를 대상으로 사전 학습하여 공개한 어절 단위의 KorBERT를 활용한다. 그 결과, 기존 자연어 문장의 유사도 평가 방법과 비교했을 때, 약 13%의 성능 향상을 확인할 수 있었다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.8 no.6
• /
• pp.257-264
• /
• 2019

Recently, deep neural network based approaches have shown a good performance for various fields of natural language processing. A huge amount of training data is essential for building a deep neural network model. However, collecting a large size of training data is a costly and time-consuming job. A data augmentation is one of the solutions to this problem. The data augmentation of text data is more difficult than that of image data because texts consist of tokens with discrete values. Generative adversarial networks (GANs) are widely used for image generation. In this work, we generate sentimental texts by using one of the GANs, CS-GAN model that has a discriminator as well as a classifier. We evaluate the usefulness of generated sentimental texts according to various measurements. CS-GAN model not only can generate texts with more diversity but also can improve the performance of its classifier.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2020.10a
• /
• pp.211-214
• /
• 2020

Abstract Meaning Representation(AMR)은 문장의 의미를 그래프 구조로 인코딩하여 표현하는 의미 형식표현으로 문장의 각 노드는 사건이나 개체를 취급하는 개념으로 취급하며 간선들은 이러한 개념들의 관계를 표현한다. AMR 파싱은 주어진 문장으로부터 AMR 그래프를 생성하는 자연어 처리 태스크이다. AMR 그래프의 각 개념은 추상 표현으로 문장 내의 토큰과 명시적으로 정렬되지 않는 어려움이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 별도의 사전 학습된 정렬기를 이용하여 해결하거나 별도의 정렬기 없이 Sequence-to-Sequence 계열의 모델로 입력 문장으로부터 그래프의 노드를 생성하는 방식으로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 문장의 입력 시퀀스와 부분 생성 그래프 사이에서 반복 추론을 통해 새로운 노드와 기존 노드와의 관계를 구성하여 점진적으로 그래프를 구성하는 모델을 한국어 AMR 데이터 셋에 적용하여 Smatch 점수 39.8%의 실험 결과를 얻었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2018.10a
• /
• pp.430-433
• /
• 2018

딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 적은 데이터를 증가시킬 수 있는 연구들이 필요하다. 이미지의 경우 회전, 이동, 반전등의 연산으로 쉽게 데이터를 증가시킬 수 있지만 자연어는 그렇지 않다. 그러나 최근 딥러닝 생성 모델의 발전으로 기존 자연어 데이터를 생성 모델을 통해 양을 늘려 실험하는 연구들이 많이 시도되었다. 본 논문에서는 문장 데이터 생성을 위한 VAE, 문장 분류를 위한 CNN이 결합된 모델을 한국어 영화평 데이터에 적용하여 기존 모델보다 0.146% 높은 86.736%의 정확도를 기록하였다.

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

• Journal of the Korean Society for information Management
• /
• v.18 no.3
• /
• pp.159-178
• /
• 2001

This paper presents an automatic text summarization model which selects representative sentences from sentence clusters to create a summary. Summary generation experiments were performed on two sets of test documents after learning the optimum environment from a training set. Centroid clustering method turned out to be the most effective in clustering sentences, and sentence weight was found more effective than the similarity value between sentence and cluster centroid vectors in selecting a representative sentence from each cluster. The result of experiments also proves that inverse sentence weight as well as title word weight for terms and location weight for sentences are effective in improving the performance of summarization.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2018.10a
• /
• pp.580-583
• /
• 2018

본 논문에서는 SeqGAN 모델을 사용하여 한국어 시를 자동 생성해 보았다. SeqGAN 모델은 문장 생성을 위해 재귀 신경망과 강화 학습 알고리즘의 하나인 정책 그라디언트(Policy Gradient)와 몬테카를로 검색(Monte Carlo Search, MC) 기법을 생성기에 적용하였다. 시 문장을 자동 생성하기 위한 학습 데이터로는 사랑을 주제로 작성된 시를 사용하였다. SeqGAN 모델을 사용하여 자동 생성된 시는 동일한 구절이 여러번 반복되는 문제를 보였지만 한국어 텍스트 생성에 있어 SeqGAN 모델이 적용 가능함을 확인하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.37 no.3
• /
• pp.205-213
• /
• 2010

We introduce a natural language sentence generation (NLG) method based on learning of word-association patterns. Existing NLG methods assume the inherent grammar rules or use template based method. Contrary to the existing NLG methods, the presented method learns the words-association patterns using only the co-occurrence of words without additional information such as tagging. We employ the hypernetwork method to analyze and represent the words-association patterns. As training going on, the model complexity is increased. After completing each training phase, natural language sentences are generated using the learned hyperedges. The number of grammatically plausible sentences increases after each training phase. We confirm that the proposed method has a potential for learning grammatical properties of training corpuses by comparing the diversity of grammatical rules of training corpuses and the generated sentences.