• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.483-485
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• 2003

구문분석 말뭉치는 통계적 구문분석 분야의 필수적인 항목으로 많은 유용성을 가지지만, 말뭉치를 구축할 때 막대한 시간과 비용이 요구되기 때문에 구축자의 수작업을 감소시키는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 대량의 신뢰도 있는 구문분석 말뭉치를 구축하기 위해 신경망을 사용하는 반자동 구문 분석 말뭉치 구축도구에 대해서 설명한다. 개발된 도구는 구문패턴 추골, 신경망 학습, 반자동 구축의 세 단계로 구성된다. 구문패턴 추출 단계에서는 사용자가 정의한 자질집합을 사용하여 기존에 구축된 말뭉치에서 구문패턴들을 추출하고, 신경망 학습의 단계에서는 추출된 구문패턴들을 사용하여 신경망을 학습한다. 그리고, 반자동 구축 단계에서는 학습된 신경망을 사용하여 반자동으로 구문분석 말뭉치를 구축한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다양한 자질집합을 조합하여 사용할 수 있고, 학습을 사용하기 때문에 학습 집합에 나타나지 않은 경우에 대해서도 합리적인 결정을 내릴 수 있다. 소량의 구문분석 말뭉치를 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 약 42.5%의 수작업 횟수 감소율을 보였음을 알 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.139-141
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• 2015

본 논문은 커뮤니티 기반의 질의-응답 서비스에서 사용자 질의의 주제를 분류하는 시스템을 소개한다. 커뮤니티 기반의 질의-응답 서비스는 분야에 따라 다양한 주제를 가질 수 있으며 오늘 날 사용자 질의의 주제 분류에는 통계 기반의 분류 방법이 많이 이용되고 있다. 통계 기반의 분류 방법으로 사용자 질의를 분류하기 위해서는 주제에 적합한 대량의 학습 말뭉치가 필요하다. 주제에 적합한 대량의 학습 말뭉치를 사람이 직접 구축하는 것은 많은 시간과 비용이 든다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 위키피디아 문서를 Supervised K-means Clustering 기법으로 주제별로 분류함으로써 학습 말뭉치를 반자동으로 구축하는 방법을 제안한다. 그 다음, 생성된 학습 말뭉치로 지지 벡터 기계를 학습하여 사용자 질의의 주제를 분류하게 된다. 위키피디아 문서와 사용자 질의는 다른 도메인의 문서임에도 불구하고 본 논문의 시스템으로 사용자 질의의 주제를 분류한 결과 77.33%의 정확도를 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.202-205
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• 2015

개체명 인식은 문서에서 개체명을 추출하고 추출된 개체명의 범주를 결정하는 작업이다. 기존의 지도 학습 기법을 이용한 개체명 인식을 위해서는 개체명 범주가 수동으로 부착된 대용량의 학습 말뭉치가 필요하며, 대용량의 말뭉치 구축은 인력과 시간이 많이 들어가는 일이다. 본 논문에서는 학습 말뭉치 구축비용을 최소화하고 초기 학습 말뭉치의 노이즈를 제거하여 말뭉치의 품질을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법은 반자동 개체명 사전 구축 방법으로 구축한 개체명 사전과 원거리 감독법을 사용하여 초기 개체명 범주 부착 말뭉치를 구축한다. 그리고 휴리스틱을 이용하여 초기 말뭉치의 노이즈를 제거하여 학습 말뭉치의 품질을 향상시키고 개체명 인식의 성능을 향상시킨다. 실험 결과 휴리스틱 적용을 통해 개체명 인식의 F1-점수를 67.36%에서 73.17%로 향상시켰다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.481-484
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• 2019

최근 한국어 정보처리를 위한 대용량 언어분석 표준 말뭉치(GS:Gold Standard Set)를 구축하고 이를 공유·확산하기 위한 국가차원의 지원이 이뤄지고 있다. 본 연구는 이러한 사업의 일환으로, 현재 국내에서 개발된 다양한 한국어 언어분석 모듈을 활용하여 공통 정답셋을 구축하기 위한 방법론을 제시하고자 한다. 특히, 대량의 학습셋을 구축하기 위해 다수의 모듈(N-modules)로부터 제시된 후보 정답을 참조, 오류 형태를 분류하여 주요 유형을 반자동으로 보정함으로써 수작업을 최소화하였다. 본 연구에서는 우선 첫 단계인 형태소 분석 모듈 적용 결과를 토대로 표준 말뭉치를 구축한 결과에 대해 논하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.84-87
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• 2018

한국어 감정분석에 대한 연구는 활발하게 진행되고 있다. 그렇지만 학습 및 평가 말뭉치 표현에 대한 논의가 부족하다. 본 논문은 한국어 감정분석에 대해 정의하고, 말뭉치 제작을 위한 가이드라인을 제시한다. 또한, 태깅 가이드라인에 따라 말뭉치를 구축하였으며 한국어 감정분석을 위한 반자동 태깅 도구를 구현하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.250-254
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• 2015

본 논문은 한국어 의미역을 정의하고, 기계학습에 기반하여 한국어 의미역 인식 기술을 개발할 때 필요한 학습 말뭉치를 구축할 때 지켜야할 가이드라인을 제시하고자 한다. 한국어 의미역 정의는 전세계적으로 널리 쓰이고 있는 Proposition Bank를 따르면서, 한국어의 특성을 반영하였다. 또한 정의된 의미역 및 태깅 가이드라인에 따라 반자동 태깅 툴을 이용하여 말뭉치를 구축하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.251-254
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• 2014

의미역 결정은 문장의 서술어와 그 서술어에 속하는 논항들 사이의 의미관계를 결정하는 문제로, 기계학습에 의한 의미역을 부착하기 위해서는 의미역 부착 말뭉치를 필요로 한다. 본 논문에서 격틀 사전을 사용하여 각 서술어의 논항의 의미역을 제한하여 작업자가 빠르게 의미역 말뭉치를 구축할 수 있도록 하는 의미역 반자동 부착 도구(UTagger-SR)를 개발하였다.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.47 no.4
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• pp.289-307
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• 2016

This paper introduces a software system and process model for constructing domain-specific relation extraction datasets semi-automatically. The system uses a set of terms such as genes, proteins diseases and so forth as inputs and then by exploiting massive biological interaction database, generates a set of term pairs which are utilized as queries for retrieving sentences containing the pairs from scientific databases. To assess the usefulness of the proposed system, this paper applies it into constructing a genic interaction dataset related to Alzheimer's disease domain, which extracts 3,510 interaction-related sentences by using 140 gene names in the area. In conclusion, the resulting outputs of the case study performed in this paper indicate the fact that the system and process could highly boost the efficiency of the dataset construction in various subfields of biomedical research.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.232-237
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• 2022

본 논문에서는 미세 조정(fine-tuning) 및 비지도 학습 기법을 사용하여 경제 분야 텍스트인 금융 리포트에 대해 속성 기반 감성 분석(aspect-based sentiment analysis) 데이터셋을 반자동적으로 구축할 수 있는 방법론에 대한 연구를 수행하였다. 구축 시에는 속성기반 감성분석 주석 요소 중 극성, 속성 카테고리 정보를 부착하였으며, 미세조정과 비지도 학습 기법인 BERTopic을 통해 주석 요소를 자동적으로 부착하는 한편 이를 수동으로 검수하여 데이터셋의 완성도를 높이고자 하였다. 데이터셋에 대한 실험 결과, 극성 반자동 주석의 경우 기존에 구축된 데이터셋과 비슷한 수준의 성능을 보였다. 한편 정성적 분석을 통해 자동 구축을 동일하게 수행하였더라도 기술의 원리와 발달 정도에 따라 결과가 상이하게 달라짐을 관찰함으로써 경제 도메인의 ABSA 데이터셋 구축에 여전히 발전 여지가 있음을 확인할 수 있었다.