• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.396-400
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• 1998

문장 독립형 화자인식 시스템에 운율정보 사용을 제안한다. 스펙트럴 특징패턴만을 주로 사용하고 있는 기존의 화자인식 시스템은 채널왜곡이나 기타 잡음환경에서 성능이 크게 저하된다. 그러나 화자의 speaking style을 반영하는 운율정보는 주위환경에 강인한 특성을 갖는다. 적합한 코드북 크기와 피치 컨투어 특징 벡터의 길이를 실험 치로 구하여 자동차 소음과 백색 가우시안 소음이 섞인 음성에 대하여 화자인식 실험을 하였다. 실험 결과 소음 환경에서 운율 정보를 이용한 화자 dsltlr 시스템이 스펙트럴 모델보다 인식율이 높음을 보였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.5
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• pp.583-592
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• 2000

This paper proposes feature parameter transformation method using independent component analysis (ICA) for speaker identification. The proposed method assumes that the cepstral vectors from various channel-conditioned speech are constructed by a linear combination of some characteristic functions with random channel noise added, and transforms them into new vectors using ICA. The resultant vector space can give emphasis to the repetitive speaker information and suppress the random channel distortions. Experimental results show that the transformation method is effective for the improvement of speaker identification system.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.337-339
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• 2016

본 논문에서는 한국어 개체명 인식의 성능 향상을 위하여 워드 임베딩을 활용할 수 있는 방법에 대하여 기술한다. 워드 임베딩이란 문장의 단어의 공기정보를 바탕으로 그 단어의 의미를 벡터로 표현하는 분산표현이다. 이러한 분산 표현은 단어 간의 유의미한 정도를 계산하는데 유용하다. 본 논문에서는 이러한 워드 임베딩을 통하여 단어 벡터들의 코사인 유사도를 통한 개체명 사전 자가 학습 및 매칭 방법을 적용하고, 그 실험 결과를 보고한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.18B no.5
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• pp.325-332
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• 2011

Social Network Services(SNS) such as Twitter, Facebook and Myspace have gained popularity worldwide. Especially, sentiment analysis of SNS users' sentence is very important since it is very useful in the opinion mining. In this paper, we propose a new sentiment classification method of sentences which contains formal and informal vocabulary such as emoticons, and newly coined words. Previous methods used only formal vocabulary to classify sentiments of sentences. However, these methods are not quite effective because internet users use sentences that contain informal vocabulary. In addition, we construct suggest to construct domain sentiment vocabulary because the same word may represent different sentiments in different domains. Feature vectors are extracted from the sentiment vocabulary information and classified by Support Vector Machine(SVM). Our proposed method shows good performance in classification accuracy.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.81-84
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• 2019

자연어 문장으로 작성된 문서들에는 대체적으로 시간에 관련된 정보가 포함되어 있을 뿐만 아니라, 문서의 전체 내용과 문맥을 이해하기 위해서 이러한 정보를 정확하게 인식하는 것이 중요하다. 주어진 문서 내에서 시간 정보를 발견하기 위한 작업으로는 시간적인 표현(time expression) 자체를 인식하거나, 시간 표현과 연관성이 있는 사건(event)을 찾거나, 시간 표현 또는 사건 간에서 발생하는 시간적 연관 관계(temporal relationship)를 추출하는 것이 있다. 문서에 사용된 언어에 따라 고유한 언어적 특성이 다르기 때문에, 만약 시간 정보에 대한 관계성을 고려하지 않는다면 주어진 문장들로부터 모든 시간 정보를 추출해내는 것은 상당히 어려운 일이다. 본 논문에서는, 양방향 구조로 학습된 심층 신경망 기반 언어 모델을 활용하여 한국어 입력문장들로부터 시간 정보를 발견하는 작업 중 하나인 시간 관계정보를 추출하는 기법을 제안한다. 이 기법은 주어진 단일 문장을 개별 단어 토큰들로 분리하여 임베딩 벡터로 변환하며, 각 토큰들의 잠재적 정보를 고려하여 문장 내에 어떤 유형의 시간 관계정보가 존재하는지를 인식하도록 학습시킨다. 또한, 한국어 시간 정보 주석 말뭉치를 활용한 실험을 수행하여 제안 기법의 시간 관계정보 인식 정확도를 확인한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.11
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• pp.563-568
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• 2016

The word sense disambiguation problem is to find the correct sense of an ambiguous word having multiple senses in a dictionary in a sentence. We regard this problem as a multi-class classification problem and classify the ambiguous word by using Support Vector Machines. Context words of the ambiguous word, which are extracted from Sejong sense tagged corpus, are represented to two kinds of vector space. One vector space is composed of context words vectors having binary weights. The other vector space has vectors where the context words are mapped by word embedding model. After experiments, we acquired accuracy of 87.0% with context word vectors and 86.0% with word embedding model.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.411-414
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• 2017

본 시스템은 LSA 또는 벡터공간 모델 방식을 이용하여, 문장 대 문장, 문서 대 문장, 다중 문서 간유사도 분석을 수행한다. 이는 문서의 특수문자를 제거한 뒤, 형태소 분석을 기반으로 단어를 추출하여 TF-IDF 가중치를 추출한뒤 행렬 계산을 통하여 Cosine 계산식을 사용하여 유사성을 검출하는 단계로 구성된다. 제시된 기법은 2개의 오픈소스를 이용하며, x86 기반 64bit Windows에서 개발되었으며, 60% 이상의 정확도를 나타낸다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.11
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• pp.1505-1511
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• 2021

Pretrained models with high performance in various tasks within natural language processing have the advantage of learning the linguistic patterns of sentences using large corpus during the training, allowing each token in the input sentence to be represented with appropriate feature vectors. One of the methods of constructing a corpus required for a pre-trained model training is a collection method using web crawler. However, sentences that exist on web may contain unnecessary words in some or all of the sentences because they have various patterns. In this paper, we propose a dataset construction method for filtering sentences containing unnecessary words using neural network models for corpus collected from the web. As a result, we construct a dataset containing a total of 2,330 sentences. We also evaluated the performance of neural network models on the constructed dataset, and the BERT model showed the highest performance with an accuracy of 93.75%.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.13-16
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• 2022

LSTM과 같은 딥러닝 기법을 이용해 언어모델을 얻는 과정에서 일종의 부산물로 학습 대상인 말뭉치를 구성하는 어휘의 단어벡터를 얻을 수 있다. 단어벡터의 차원을 2차원으로 감소시킨 후 이를 평면에 도시하면 대상 문장/문서의 핵심 어휘 사이의 상대적인 거리와 각도 등을 직관적으로 확인할 수 있다. 본 연구에서는 기형도의 시(詩)을 중심으로 특정 작품을 선정한 후 시를 구성하는 핵심 어휘들의 차원 감소된 단어벡터를 2D 평면에 도시하여, 단어벡터를 얻기 위한 텍스트 전처리 방식에 따라 그 거리/각도가 달라지는 양상을 분석해 보았다. 어휘 사이의 거리에 의해 군집/분류의 결과가 달라질 수 있고, 각도에 의해 유사도/유추 연산의 결과가 달라질 수 있으므로, 평면상에서 핵심 어휘들의 상대적인 거리/각도의 직관적 확인을 통해 군집/분류작업과 유사도 추천/유추 등의 작업 결과의 양상 변화를 확인할 수 있었다. 이상의 결과를 통해, 영화 추천/리뷰나 문학작품과 같이 단어 하나하나의 배치에 따라 그 분위기와 정동이 달라지는 분야의 경우 텍스트 전처리에 따른 거리/각도 변화를 미리 직관적으로 확인한다면 분류/유사도 추천과 같은 작업을 좀 더 정밀하게 수행할 수 있을 것으로 판단된다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.8 no.11
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• pp.441-448
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• 2019

Previous researches on automatic spacing of Korean sentences has been researched to correct spacing errors by using n-gram based statistical techniques or morpheme analyzer to insert blanks in the word boundary. In this paper, we propose an end-to-end automatic word spacing by using deep neural network. Automatic word spacing problem could be defined as a tag classification problem in unit of syllable other than word. For contextual representation between syllables, Bi-LSTM encodes the dependency relationship between syllables into a fixed-length vector of continuous vector space using forward and backward LSTM cell. In order to conduct automatic word spacing of Korean sentences, after a fixed-length contextual vector by Bi-LSTM is classified into auto-spacing tag(B or I), the blank is inserted in the front of B tag. For tag classification method, we compose three types of classification neural networks. One is feedforward neural network, another is neural network language model and the other is linear-chain CRF. To compare our models, we measure the performance of automatic word spacing depending on the three of classification networks. linear-chain CRF of them used as classification neural network shows better performance than other models. We used KCC150 corpus as a training and testing data.