• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.310-315
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• 2018

본 논문에서는 한국어 수학 문장제 문제 자동 풀이를 위한 방법을 소개한다. 수학 문장제 문제란 수학적 관계가 언어와 숫자로 주어질 때, 문제에서 요구하는 정보를 도출하는 수학 문제로, 언어 의미 분석과 수학적 관계 추출이 요구된다. 본 논문에서는 이원 일차 연립 방정식을 포함한 514 문제의 영어 데이터셋을 번역해 한국어 문제를 확보하였다. 또한 한국어의 수학적 관계 표현과 언어 유형적 특성을 고려한 자질 추출을 제안하고, 템플릿 기반 Log-linear 모델이 정답 방정식을 분류하도록 학습하였다. 5겹 교차 검증을 실시한 결과, 영어 문제를 풀이한 선행 연구의 정답률 79.7% 대비 1%p 낮은 78.6%의 정답률을 보였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.6
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• pp.678-689
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• 2000

This paper describes an automatic summarization approach that constructs a summary by extracting sentences that are likely to represent the main theme of a document. As a way of selecting summary sentences, the system uses a model that takes into account lexical and statistical information obtained from a document corpus. As such, the system consists of two parts: the training part and the summarization part. The former processes sentences that have been manually tagged for summary sentences and extracts necessary statistical information of various kinds, and the latter uses the information to calculate the likelihood that a given sentence is to be included in the summary. There are at least three unique aspects of this research. First of all, the system uses a text component identification model to categorize sentences into one of the text components. This allows us to eliminate parts of text that are not likely to contain summary sentences. Second, although our statistically-based model stems from an existing one developed for English texts, it applies the framework to individual features separately and computes the final score for each sentence by combining the pieces of evidence using the Dempster-Shafer combination rule. Third, not only were new features introduced but also all the features were tested for their effectiveness in the summarization framework.

• Smart Media Journal
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• v.10 no.1
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• pp.63-69
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• 2021

When a person sees a sentence and understands the sentence, the person understands the sentence by reminiscent of the main word in the sentence as an image. Text-to-image is what allows computers to do this associative process. The previous deep learning-based text-to-image model extracts text features using Convolutional Neural Network (CNN)-Long Short Term Memory (LSTM) and bi-directional LSTM, and generates an image by inputting it to the GAN. The previous text-to-image model uses basic embedding in text feature extraction, and it takes a long time to train because images are generated using several modules. Therefore, in this research, we propose a method of extracting features by using the attention mechanism, which has improved performance in the natural language processing field, for sentence embedding, and generating an image by inputting the extracted features into the GAN. As a result of the experiment, the inception score was higher than that of the model used in the previous study, and when judged with the naked eye, an image that expresses the features well in the input sentence was created. In addition, even when a long sentence is input, an image that expresses the sentence well was created.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.07a
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• pp.13-16
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• 2015

본 논문에서는 어휘의 동시 발생 (co-occurrence) 빈도와 분포를 이용한 회의록 요약방법을 제안한다. 회의록은 일반 문서와 달리 문서에 여러 세부적인 주제들이 나타나며, 잘못된 형식의 문장, 불필요한 잡담들을 포함하고 있기 때문에 이러한 특징들이 문서요약 과정에서 고려되어야 한다. 기존의 일반적인 문서요약 방법은 하나의 주제를 기반으로 문서 전체에서 가장 중요한 문장으로 요약하기 때문에 다중 주제 회의록 요약에는 적합하지 않다. 제안한 방법은 먼저 어휘의 동시 발생 (co-occurrence) 빈도를 이용하여 회의록 분할 (segmentation) 과정을 수행한다. 다음으로 주제의 구분에 따라 분할된 각 영역 (block)의 중요 단어 집합 생성, 중요 문장 추출 과정을 통해 회의록의 중요 문장들을 선별한다. 마지막으로 추출된 중요 문장들의 위치, 종속 관계를 고려하여 최종적으로 회의록을 요약한다. AMI meeting corpus를 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 baseline 요약 방법들보다 요약 비율에 따른 평가 및 요약문의 세부 주제별 평가에서 우수한 요약 성능을 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.813-816
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• 2005

본 논문에서는 한문 문장의 기본구조를 자연어 처리과정을 이용하여 채점하는 시스템을 구현하고자 하였다. 기존의 주관식 채점시스템은 단답형이 대부분이며, 서술형은 문장에서 키워드를 추출하여 유사도를 비교한 후 채점하는 방식으로 키워드 추출 시 명사류만 대상으로 하여 다른 품사들은 누락되며, 또한 문장의 구조를 간과하는 문제점이 있다. 본 시스템은 자연어 처리과정을 이용한 것으로 어휘분석과 구문분석을 통해 문장구조를 확인하고, 문장성분별로 해당 단어를 정확하게 사용하였는가를 검사하여 채점함으로써 기존의 문제점을 개선한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.313-316
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• 2016

온톨로지란 사물이나 개념의 속성이나 관계를 사람과 컴퓨터 모두 이해할 수 있는 형태로 표현한 모델로 정보검색, 인공지능, 소프트웨어 공학 등의 분야에서 많이 활용된다. 온톨로지에는 다양한 정보가 구조화되어 저장되어 있지만 일반적으로 온톨로지가 제공하는 그래프 형태의 데이터들은 사용자들이 직관적으로 이해하기가 힘들다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지의 정보를 문장화하여 한국어 문서를 생성하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 주제와 관련된 트리플을 추출하고 이를 문장정렬, 결합, 생성을 위한 정보가 담긴 템플릿을 생성한 뒤 한국어 문법에 맞게 문장을 생성한다. 또한 기존 연구에서 다루지 않았던 이벤트 온톨로지의 내용을 포함하여 문장을 생성한다. 두 온톨로지로부터 생성된 문장을 연결하여 주제어를 설명하는 하나의 문서를 작성한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.313-316
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• 2016

온톨로지란 사물이나 개념의 속성이나 관계를 사람과 컴퓨터 모두 이해할 수 있는 형태로 표현한 모델로 정보검색, 인공지능, 소프트웨어 공학 등의 분야에서 많이 활용된다. 온톨로지에는 다양한 정보가 구조화되어 저장되어 있지만 일반적으로 온톨로지가 제공하는 그래프 형태의 데이터들은 사용자들이 직관적으로 이해하기가 힘들다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지의 정보를 문장화하여 한국어 문서를 생성하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 주제와 관련된 트리플을 추출하고 이를 문장정렬, 결합, 생성을 위한 정보가 담긴 템플릿을 생성한 뒤 한국어 문법에 맞게 문장을 생성한다. 또한 기존 연구에서 다루지 않았던 이벤트 온톨로지의 내용을 포함하여 문장을 생성한다. 두 온톨로지로부터 생성된 문장을 연결하여 주제어를 설명하는 하나의 문서를 작성한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.138-145
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• 2001

자동 문서 범주화란 문서의 내용에 기반하여 미리 정의되어 있는 범주에 문서를 자동으로 분류하는 작업이다. 문서 분류를 위해서는 문서들을 가장 잘 표현할 수 있는 자질들을 정하고, 이러한 자질들을 통해 분류할 문서를 표현해야 한다. 기존의 연구들은 문장간의 구분 없이, 문서 전체에 나타난 각 자질의 빈도수를 이용하여 문서를 표현 한다. 그러나 하나의 문서 내에서도 중요한 문장과 그렇지 못한 문장의 구분이 있으며, 이러한 문장 중요도의 차이는 각각의 문장에 나타나는 자질의 중요도에도 영향을 미친다. 본 논문에서는 문서에서 사용되는 중요 문장 추출 기법을 문서 분류에 적용하여, 문서 내에 나타나는 각 문장들의 문장 중요도를 계산하고 문서의 내용을 잘 나타내는 문장들과 그렇지 못한 문장들을 구분하여 각 문장에서 출현하는 자질들의 가중치를 다르게 부여하여 문서를 표현한다. 이렇게 문장들의 중요도를 고려하여 문서를 표현한 기법의 성능을 평가하기 위해서 뉴스 그룹 데이터를 구축하고 실험하였으며 좋은 성능을 얻을 수 있었다.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.2
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• pp.179-185
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• 2017

Document summarization aims to generate a summary that is consistent and contains the highly related sentences in a document. In this study, we implemented for document summarization that extracts highly related sentences from a whole document by considering both similarities and entailment relations between sentences. Accordingly, we proposed a new algorithm, TextRank-NLI, which combines a Recurrent Neural Network based Natural Language Inference model and a Graph-based ranking algorithm used in single document extraction-based summarization task. In order to evaluate the performance of the new algorithm, we conducted experiments using the same datasets as used in TextRank algorithm. The results indicated that TextRank-NLI showed 2.3% improvement in performance, as compared to TextRank.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.512-517
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• 2020

구묶음은 문장을 겹치지 않는 문장 구성 성분으로 나누는 과정으로, 구묶음 방법에 따라 구문분석, 관계 추출 등 다양한 하위 태스크에 사용할 수 있다. 본 논문에서는 문장의 키워드를 추출하기 위한 구묶음 방식을 제안하고, 키워드 단위 구묶음 데이터를 구축하기 위한 가이드라인을 제작하였다. 해당 가이드라인을 적용하여 구축한 데이터와 BERT 기반의 모델을 이용하여 학습 및 평가를 통해 구축된 데이터의 품질을 측정하여 78점의 F1점수를 얻었다. 이후 패턴 통일, 형태소 표시 여부 등 다양한 개선 방법의 적용 및 재실험을 통해 가이드라인의 개선 방향을 제시한다.