• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.331-336
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• 2000

MATES/CK는 기계번역 시스템에서 전통적으로 사용하고 있는 세 단계(분석/변환/생성)에 의해서 중한 번역을 수행하는 시스템이다. MATES/CK는 시스템 성능을 높히기 위해 패턴 기반과 통계적 정보를 이용한다. 태거(Tagger)는 중국어 단어 분리를 최장일치법으로 수행하기 때문에 일부 단어에 대해 오류를 범하게 되고 품사(POS : Part Of Speech) 태킹 시 확률적 정보만 이용하여 특정 단어가 다 품사인 경우 그 단어에 대해 특정 품사만 태깅되는 문제점이 발생한다. 또한 중국어 및 외국어 인명 및 지명에 대한 미등록들에 대해서도 올바른 결과를 도출하지 못한다. 사전에 있어서 텍스트 기반으로 존재하여 이를 관리하기에 힘이 든다. 본 논문에서는 단어 분리 오류 및 품사 태깅 오류를 해결하기 위해 중국어 태킹 제약 규칙을 적용하는 방법을 제시하고 중국어 및 외국어 인명/지명에 대한 미등록어 처리방법을 제시한다. 또한 중국어 사전 관리에 대해 알아본다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.324-326
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• 2017

개체명 인식은 입력 문장에서 인명, 지명, 기관명, 날짜, 시간 등과 같은 고유한 의미를 갖는 단어 열을 찾아 범주를 부착하는 기술이다. 기존의 연구에서는 단어 단위나 음절 단위를 입력으로 사용하였다. 하지만 단어 단위의 경우 미등록어 처리가 어려우며 음절 단위의 경우 단어 고유의 의미가 희석되는 문제가 발생한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 본 논문에서는 형태소 단위 개체명 인식기와 음절 단위 개체명 인식기를 앙상블하여 보정된 결과를 예측하는 개체명 인식기를 제안한다. 제안된 모델은 각각의 단일 입력 모델보다 향상된 F1-점수(0.8049)를 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.522-526
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• 2018

본 연구는 수많은 챗봇이 생성될 수 있는 챗봇 빌더 시스템에서 저비용 컴퓨팅 파워에서도 구동 가능한 가벼운 문장 분류 시스템을 제안하며, 미등록어 처리를 위해 워드 임베딩 기법인 GloVe를 이용하여 문장 벡터를 생성하고 이를 추가 자질로 사용하는 방법을 소개한다. 제안한 방법으로 자체 구축한 테스트 말뭉치를 이용하여 성능을 평가해본 결과 최대 93.06% 성능을 보였으며, 자체 보유한 CNN 모델과의 비교 평가 결과 성능은 2.5% 낮지만, 모델 학습 속도는 25배, 학습 시 메모리 사용량은 6배, 생성된 모델 파일 크기는 302배나 효율성 있음을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.239-242
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• 2018

문맥 표현은 Recurrent neural network (RNN)에 기반한 언어 모델을 학습하여 얻은 여러 층의 히든 스테이트(hidden state)를 가중치 합(weighted sum)을 하여 얻어낸 벡터이다. Convolution neural network (CNN)를 이용하여 음절 표현을 학습하는 경우, 데이터 내에서 발생하는 미등록어를 처리할 수 있다. 본 논문에서는 음절 표현 CNN 기반의 포인터 네트워크와 문맥 표현을 함께 이용하는 방법을 제안하고, 이를 상호참조해결에 적용한다. 실험 결과, 질의응답 데이터셋에서 CoNLL F1 57.88%로 규칙기반에 비하여 11.09% 더 좋은 성능을 보였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.4
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• pp.365-372
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• 2001

본 논문에서는 품사 태깅 시스템에서 신뢰도 측정 방법에 대해서 기술한다. 품사 태깅 시스템의 신뢰도는 품사 태깅 결과에 오류가 포함되지 않을 확률이다. 일반적으로 신뢰도 측정은 오류확률에 기반한다. 정확한 오류확률을 추정하기 위해서는 일반적으로 품사 태깅 시스템에서 사용되는 말뭉치보다 훨씬 더 많은 양의 말뭉치가 필요하다. 이 문제를 다소 완화시키기 위해서, 본 논문에서는 좀더 정확한 오류확률 추정하기 위해 교차확인 방법을 이용한다. 본 논문에서 사용된 품사 태깅 시스템은 시험말뭉치에 대해서 61%의 신뢰도를 보였다. 이는 한국어 문장의 형태소 수가 평균 20개이고, 품사 태깅 시스템의 정확률이 97.5%일 때의 신뢰도에 해당한다. 본 논문에서 사용된 품사 태깅 시스템이 미등록어가 없을 경우에 97.68%의 정확률을 보이므로 제안된 신뢰도 측정 방법이 어느 정도 타당함을 알 수 있었다. 제안된 신뢰도 측정 방법은 구문분석, 정보검색 등 여러 분야에 응용이 가능할 것이며, 본 논문에서는 품사태깅의 오류검출에 적용해보았다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.171-175
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• 2002

접사 처리는 복합명사 분석에서 중요한 문제인데 접사가 복합명사에 포함되어 있을 경우 여러 중의적 형태로의 분석이 가능하고 또한 미등록어 문제를 발생시킬 수 있기 때문이다. 단순한 접사 사전 정보만으로는 효율적인 분석을 수행할 수 없으므로 추가적인 정보가 필요하다. 본 논문에서는 접사로 인한 복합명사의 분석 중의성을 해소하기 위하여 명사의 의미 정보를 이용하는 방법에 대해 제안한다. 명사 의미 정보는 시소러스의 의미계층 정보로 최상위 계층 정보와 하위 4계층의 정보로 구성된다. 명사+접미사 형태의 의미 결합 정보를 구한 추, 접미사를 포함하는 복합명사의 단위 명사들 간의 의미 결합 정보를 구한다. 이렇게 구해진 명사들 간의 의미 결합 정보는 사전 정보에 추가되며 접사로 인한 중의적 분석 문제가 발생할 경우 명사들 간의 결합 정보를 이용하여 올바른 분석 후보를 선택한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.56-59
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• 2000

한국어에서 복합명사는 명사간 결합이 자유롭고, 단위명사로 띄어쓰는 것을 원칙으로 하나 붙여써도 무방하다. 따라서, 정보검색분야, 기계번역분야에서 복합명사의 정확한 분해는 시스템의 성능에 많은 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 ETRI의 태깅된 코퍼스로부터 추출한 복합명사를 역방향 분해 알고리즘을 이용하여 단위명사로 분해한다. 분해되지 않은 3119개의 복합명사에 대해 실험한 결과 약 96.6%의 정확도를 얻었다. 또한, 미등록어나 접사에 대한 처리에도 비교적 정확한 결과를 얻을 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.293-296
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• 2019

개체명 인식은 입력 문장에서 인명, 지명, 기관명, 날짜, 시간과 같이 고유한 의미를 갖는 단어들을 찾아 개체명을 부착하는 기술이다. 최근 개체명 인식기는 형태소 단위나 음절 단위의 입력을 사용하는 연구가 주로 진행되고 있다. 그러나 형태소 단위 개체명 인식은 미등록어를 처리하지 못하는 문제점이 존재하고 음절 단위 개체명 인식은 단어의 의미를 제대로 반영하지 못하는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 이 문제점을 보완하기 위해 품사 정보를 활용한 음절 단위 개체명 인식기를 제안한다. 또한 개체명 인식 성능에 큰 영향을 미치는 개체명 사전 자질을 더 효과적으로 사용할 수 있는 방법을 제안하며 이 방법을 사용했을 때 기존의 방법보다 향상된 개체명 인식 성능(F1-score 0.8576)을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.331-336
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• 2000

MATES/CK는 기계번역 시스템에서 전통적으로 사용하고 있는 세 단계(분석/변환/생성)에 의해서 중한 번역을 수행하는 시스템이다. MATES/CK는 시스템 성능을 높이기 위해 패턴 기반과 통계적 정보를 이용한다. 태거(Tagger)는 중국어 단어 분리를 최장일치법으로 수행하기 때문에 일부 단어에 대해 오류를 범하게 되고 품사(POS : Part Of Speech) 태깅 시 확률적 정보만 이용하여 특정 단어가 다 품사인 경우 그 단어에 대해 특정 품사만 태깅되는 문제점이 발생한다. 또한 중국어 및 외국어 인명 및 지명에 대한 미등록들에 대해서도 올바른 결과를 도출하지 못한다. 사전에 있어서 텍스트 기반으로 존재하여 이를 관리하기에 힘이 든다. 본 논문에서는 단어 분리 오류 및 품사 태깅 오류를 해결하기 위해 중국어 태깅 제약 규칙을 적용하는 방법을 제시하고 중국어 및 외국어 인명/지명에 대한 미등록어 처리방법을 제시한다. 또한 중국어 사전 관리에 대해 알아본다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.225-227
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• 2017

본 논문은 한국어 서브워드 기반 워드 임베딩 기술을 다룬다. 미등록어 문제를 가진 기존 워드 임베딩 기술을 대체할 수 있는 새로운 워드 임베딩 기술을 한국어에 적용하기 위해, 음소열 기반 서브워드 자질 검증을 진행한다. 기존 서브워드 자질은 문자 n-gram을 사용한다. 한국어의 경우 특정 단음절 발음은 단어에 따라 달라진다. 여기서 음소열 n-gram은 특정 서브워드 자질의 변별력을 확보할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문은 서브워드 임베딩 기술을 재구현하여, 영어 환경에서 기존 워드 임베딩 사례와 비교하여 성능 우위를 확보한다. 또한, 한국어 음소열 자질을 활용한 실험 결과에서 의미적으로 보다 유사한 어휘를 벡터 공간상에 근접시키는 결과를 보여 준다.