• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.195-200
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• 2016

본 연구는 MUSE 감성 코퍼스를 활용하여 문장의 극성과 키워드의 극성이 얼마만큼 일치하고 일치하지 않은지를 분석함으로써 특히 문장의 극성과 키워드의 극성이 불일치하는 유형에 대한 연구의 필요성을 역설하고자 한다. 본 연구를 위하여 DICORA에서 구축한 MUSE 감성주석코퍼스 가운데 IT 리뷰글 도메인으로부터 긍정 1,257문장, 부정 1,935문장을, 맛집 리뷰글 도메인으로부터는 긍정 2,418문장, 부정 432문장을 추출하였다. UNITEX를 이용하여 LGG를 구축한 후 이를 위의 코퍼스에 적용하여 나타난 양상을 살펴 본 결과, 긍 부정 문장에서 반대 극성의 키워드가 실현된 경우는 두 도메인에서 약 4~16%의 비율로 나타났으며, 단일 키워드가 아닌 구나 문장 차원으로 극성이 표현된 경우는 두 도메인에서 약 25~40%의 비교적 높은 비율로 나타났음을 확인하였다. 이를 통해 키워드의 극성에 의존하기 보다는 문장과 키워드의 극성이 일치하지 않는 경우들, 가령 문장 전체의 극성을 전환시키는 극성전환장치(PSD)가 실현된 유형이나 문장 내 극성 어휘가 존재하지 않지만 구 또는 문장 차원의 극성이 표현되는 유형들에 대한 유의미한 연구가 수행되어야 비로소 신뢰할만한 오피니언 자동 분류 시스템의 구현이 가능하다는 것을 알 수 있다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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• pp.405-410
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• 2000

본 연구에서는 기능적 자기공명영상을 이용하여 한글 문장의 의미와 통사 처리에 관한 뇌의 활성화 양상을 비교함으로써 한글문장 이해의 과정에 대한 신경해부학적 증거를 찾고자하였다. 6명의 자원자를 대상으로 문장진위판다과제를 이용하여 활성화를 유도하였다. 1.5T 초전도 자기공명영상 장치에서 EPI로 BOLD 기법을 이용하여 기능적 영상을 얻었으며, 영상 후 처리는 SPM99 분석 프로그램을 이용하였다. 의미관련·통사관련 문장 모두 좌·우 전두회(frontal gyrus) 영역에서 활성화되었다. 의미와 통사처리 영역을 구분하기 위하여 감산법을 적용한 결과, 의미처리는 좌반구의 중측두회(middle temporal gyrus) 영역에서, 통사처리는 우반구의 하전두회(BA44) 부위에서 더 많이 활성화되었다. 의미처리에서 더 우세한 성향을 띠는 부위로 밝혀진 중측두회 영역은 의미처리시에 활성화되는 영역으로 보고하는 기존의 연구와 일치하는 결과이다. 의미와 통사 문장처리시의 뇌 활성화 양상은 뇌의 여러 영역에서 중첩되어 있기는 하지만, 특정영역에서의 차이를 보이고 있으므로, 의미와 통사처리기는 다른 기전(mechanism)에 의해서 일어남을 시사해 준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.286-288
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• 2005

본 논문에서는 tree kernel을 이용 '단백질-단백질 작용' 내용 포함 문장의 추출 방법을 제시한다. Tree kernel은 convolution kernel의 하나로서, 이를 이용하여 파싱 트리(parsing tree)로 표현된 문장을 데이터로 하여 '단백질-단백질 작용' 내용을 포함하고 있는 문장을 그렇지 않은 문장으로부터 분류할 수 있다. 문장 전체를 데이터로 사용하는 것보다 관련 영역을 서브트리(sub-tree)로 추출하여 사용한 것이 더 효과적임을 확인할 수 있었고, kernel계산에 있어 파싱 트리의 태그 내용이 중요한 역할을 하기 때문에 이를 '단백질-단백질 작용'의 의미를 반영할 수 있도록 semantic하게 변환한 효과 및 트리의 길이에 따른 영향도 실험해 보았다. 문제에 사용된 데이터의 양이 다소 적었지만, 데이터 표현 방식에 따라 파싱이나 패턴기법을 이용한 기존의 방법과 비교해 좋은 성능을 보일 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.269-275
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• 2007

텔레비전 뉴스에서 부제목을 만들거나, 문장을 PDA나 휴대폰과 같은 작은 화면에 출력하고 싶은 경우, 가능한 방법은 두 가지가 있다. 첫번째는 사람에 의해 직접 만드는 방식이다. 두번째는 자동화된 문장 요약 시스템을 사용하는 방법이다. 따라서 문장 요약 알고리즘은 그 중요성이 계속해서 커지고 있다. 본 논문에서는 구문 트리의 서브 트리가 변화할 수 있는 규칙을 제시하는 방법에 (1)공기 정보와 (2) 문법적으로 올바른 구조를 유지하기 위해 핵심적인 부분(주요 문법 구조) 및 같이 요약되어야 할 절을 표시하는 휴리스틱, (3)주어진 문장이 포함된 글의 제목 정보를 추가로 사용하여 문장 요약을 실행하였다. 본 시스템의 결과와 기존의 요약 방식을 비교하는 실험을 분야 전공자들에 의한 주관적 평가로 수행한 결과, 본 시스템의 알고리즘이 기존에 사용되던 구문서브트리 변환 방법보다 중요한 부분 및 문법적으로 올바른 부분을 많이 유지하는 요약임을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.538-540
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• 2005

대화형 에이전트가 다양한 분야에서 적용됨에 따라서 현실성 있는 대화 생성을 위한 자연언어 생성에 대한 연구가 관심을 끌고 있다. 대화형 에이전트에서는 보통 미리 준비된 문장을 이용하여 사용자와 대화를 수행하지만, 최근에는 문장을 동적으로 생성하고 학습함으로써 보다 유연하고 현실성있는 서비스를 제공하는 대화형 에이전트가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 문장계획 트리를 인코딩 방법으로 적용한 대화형 유전자 프로그래밍을 통해 대화형 에이전트의 문장을 생성하는 방법을 제안한다. 피험자 12명을 대상으로 템플릿 기반 시스템과의 비교 실험결과, 제안하는 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.67-70
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• 2022

최근 자연어 생성 연구는 딥러닝 기반의 사전 학습 모델을 중심으로 활발하게 연구되고 있다. 하위 분야 중 하나인 텍스트 확장은 입력 텍스트를 출력에 잘 반영하는 것이 무엇보다도 중요하다. 기존 한국어 기반 텍스트 확장 연구의 경우 몇 개의 개념 집합에 기반해 문장을 생성하도록 한다. 그러나 이는 사람의 실제 발화 길이에 비해 짧고 단순한 문장만을 생성한다는 문제점이 존재한다. 본 논문은 이러한 문제점을 개선하면서 문학 스타일의 문장들을 생성하는 모델을 제안하였다. 또한 동일 모델에 대해 학습 데이터의 양에 따른 성능도 비교하였다. 그 결과, 짧은 요약문을 통해 문학 스타일의 여러 문장들을 생성하는 것을 확인하였고, 학습 데이터를 추가한 모델이 성능이 더 높게 나타나는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.437-441
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• 2022

문맥 독립 주장 탐지는 논점에 대한 정보가 주어지지 않은 상황에서 문서 내부의 문장들 또는 단일 문장에 대한 주장을 탐지하는 작업이다. 본 논문에서는 GCN 계층을 통해 얻은 구조 정보와 사전 학습된 언어 모델을 통해 얻은 의미 정보를 활용하는 문맥 독립 주장 탐지 모델을 제안한다. 특히 문장의 전체 구조 정보를 나타내는 부모-자식 그래프와 문장의 특정 구조 정보를 나타내는 조부모-조손 그래프를 활용해 추가적인 구조 정보를 활용하여 주장 탐지 성능을 향상시켰다. 제안 모델은 IAM 데이터셋을 사용한 실험에서 기본 RoBERTa base 모델과 비교하여 최대 2.66%p의 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.73-77
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• 2014

문장을 대상으로 특정 응용 분야에 필요한 요소를 자동으로 추출하는 정보 추출(information extraction) 과제는 자연어 처리 및 텍스트 마이닝의 중요한 과제 중 하나이다. 특히 추출해야할 요소가 한 단어가 아닌 여러 단어로 구성된 경우 추출 과정에서 고려되어야할 부분이 크게 증가한다. 또한 추출 대상이 되는 요소의 유형 또한 여러 가지인데, 감정 분석 분야를 예로 들면 화자, 객체, 속성 등 여러 유형의 요소에 대한 분석이 필요하며, 비교 마이닝 분야를 예로 들면 비교 주체, 비교 상대, 비교 술어 등의 요소에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 각각 여러 단어로 구성될 수 있는 여러 유형의 요소를 동시에 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 구현이 매우 간단하다는 장점을 가지는데, 필요한 과정은 형태소 부착과 변환 기반 학습(transformation-based learning) 두 가지이며, 파싱 혹은 청킹 같은 별도의 전처리 과정도 거치지 않는다. 평가를 위해 제안 방법을 적용하여 비교 마이닝을 수행하였는데, 비교 문장으로부터 각자 여러 단어로 구성될 수 있는 세 가지 유형의 비교 요소를 자동 추출하였으며, 실험 결과 정확도 84.33%의 우수한 성능을 산출하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.606-610
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• 2009

본 논문에서는 단기 서술형 답안의 자동 채점을 위하여 기계 번역 자동 평가에서 널리 사용되는 BLEU(BiLingual Evaluation Understudy)를 활용한 방법을 제안한다. BLEU 는 기계가 번역한 것이 사람이 번역한 것과 비슷할수록 기계번역의 질이 좋을 것이다 라는 것을 가정하여 평가한다. 즉, 특정 문장을 여러 사람이 번역한 문장을 기계가 번역한 문장과 n-gram 방식으로 비교해 점수를 매기는 것이다. 이와 비슷하게 본 연구에서는 여러 개의 정답 문장과 학생의 답안 문장을 BLEU 와 같은 방식으로 상호 비교하여 학생의 답안을 채점하였다. 실험에서는 이러한 채점 방식의 정확도를 평가하기 위하여 사람이 채점한 점수와의 상관관계를 계산하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.55-60
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• 2021

최근 한국어에 대한 자연어 처리 연구는 딥러닝 기반의 자연어 이해 모델을 중심으로 각 모델의 성능에 대한 비교 분석과 평가가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 한국어 생성 모델에 대해서도 자연어 이해 영역의 하위 과제(e.g. 감정 분류, 문장 유사도 측정 등)에 대한 수행 능력만을 정량적으로 평가하여, 생성 모델의 한국어 문장 구성 능력이나 상식 추론 과정을 충분히 평가하지 못하고 있다. 또한 대부분의 생성 모델은 여전히 간단하고 일반적인 상식에 부합하는 자연스러운 문장을 생성하는 것에도 큰 어려움을 겪고 있기에 이를 해결하기 위한 개선 연구가 필요한 상황이다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 한국어 생성 모델이 일반 상식 추론 능력을 바탕으로 문장을 생성하도록 KommonGen 데이터셋을 제안한다. 그리고 KommonGen을 통해 한국어 생성 모델의 성능을 정량적으로 비교 분석할 수 있도록 평가 기준을 구성하고, 한국어 기반 자연어 생성 모델의 개선 방향을 제시하고자 한다.