본 논문에서는 ETRI 방송 뉴스 자막 처리 시스템의 성능 향상을 도모하기 위해 개발된 미등록어 검출기에 대해 기술한다. 음성 인식 성능 하락에 큰 영향을 미치는 요인들 중 하나로 꼽히는 미등록어 문제를 해결하기 위해 ETRI 방송 뉴스 자막 처리 시스템에서는 오프라인으로 동작하는 미등록어 검출기를 채택하였다. 이 미등록어 검출기는 방송 뉴스 자막 처리 시스템 가동 전에 미리 인터넷을 통해 최신 신문 기사와 방송 뉴스를 수집해와 이를 토대로 두 단계에 걸쳐 미등록어를 사전에 추출하여 인식 어휘 사전에 포함시킴으로써 미등록어로 인한 방송 뉴스의 인식 성능 저하 문제를 해결하도록 하였다.
본 논문에서는 한국어 형태소 분석의 성능향상을 위해서, 어절에서 미등록어를 인식하여 자동으로 사전을 구축하는 방법을 제안한다. 제안하는 사전 구축 방법은 전문 분석 기반 사전 구축 방법과 웹 출현빈도 기반 사전 구축방법으로 구성되어 있다. 전문 분석 기반사전 구축 방법은 전체 문서에서 반복적으로 나타나는 문자열을 미등록어로 인식하고, 웹 출현빈도 기반사전 구축 방법은 반복되지 않은 문자열을 웹 문서에서 검색하여 그 출현빈도를 바탕으로 미등록어를 인식한다. 실험결과 전문 분석만을 바탕으로 하는 기존 접근방법에 비해서 웹 문서에서의 출현빈도도 함께 고려하여 제안하는 사전 구축 방법은 32.39% 정도 재현율이 높게 나타났다.
본 논문에서는 분해 패턴을 이용한 재사용 분해 알고리즘과 외래어 인식, 이름 명사 인식, 지명 인식에 의한 미등록어 추정을 이용한 복합명사 분해 방법을 제안한다. 재사용 분해 알고리즘은 현재 분해되는 음절보다 짧은 길이의 음절에서 사용된 분해 방법을 재사용하여 분해가 이루어짐을 의미한다. 외래어 인식에서는 한국어 음절에서 비교적 사용 빈도가 낮은 음절들로 외래어가 구성이 됨을 이용한다. 이름 명사는 한국인의 이름 특성에서 한자 독음을 차용하여 작명이 이루어지기 때문에 일정한 수의 음절이 반복적으로 사용되는 점을 이용하여 인식한다. 지명 인식 방법은 지명이 출현하는 패턴을 분석하여 지명 사전의 검색으로 인식한다. 이와 같이 지명 사전에 의한 지명 인식과 알고리즘에 의한 외래어 및 이름 명사 인식 방법을 사용함으로써 미등록어 추정에 정확성을 높이고 분해 정확율 향상에 기여한다. 실험 결과 미등록어가 포함된 약 1,500어절에 대해 약 98%의 정확율이 나타났고, 미등록어가 사전에 모두 등재된 후의 실험에서는 약 99%의 정확율을 보였다.
대화형 개인 비서 시스템은 사람의 음성을 통해 인식된 음성 인식 결과를 분석하여 사용자에게 제공할 정보가 무엇인지 파악한 후, 정보가 포함되어 있는 앱(app)을 실행시켜 사용자가 원하는 정보를 제공하는 시스템이다. 이러한 대화형 개인 비서 시스템의 가장 중요한 모듈 중 하나는 음성 대화 인식 모듈(SLU: Spoken Language Understanding)이며, 발화의 "의미 분석"을 수행하는 모듈이다. 본 논문은 음성 인식결과가 잘못되어 의미 분석이 실패하는 것을 방지하기 위하여 음성 인식 결과에서 잘못 인식된 명사, 개체명 단어를 보정 시켜주는 미등록어(OOV:Out-of-vocabulary) 처리 모듈을 제안한다. 제안하는 미등록어 처리 모듈은 미등록어 탐색 모듈과 미등록어 변환 모듈로 구성되며, 미등록어 탐색 모듈을 통해 사용자의 발화에서 미등록어를 분류하고, 미등록어 변환 모듈을 통해 미등록어를 사전에 존재하는 유사한 단어로 변환하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 적용하였을 때의 실험 결과, 전체 미등록어 중 최대 52.5%가 올바르게 수정되었으며, 음성 인식 결과를 그대로 사용했을 경우 "원본 문장"과 문장 단위 67.6%의 일치율을 보인 것에 반해 미등록어 처리 모듈을 적용했을 때 17.4% 개선된 최대 85%의 문장 단위 일치율을 보였다.
본 논문에서는 병렬 말뭉치에서 오류가 있을 것으로 추정되는 문장을 자동 추출하여, 다수의 번역 사전 구축 작업자가 자동 번역시스템을 직접 사용하면서 번역 사전을 튜닝하는 방법에 대하여 제안하고자 한다. 작업자는 병렬 말뭉치의 대역문을 이용하여 자동 번역 결과의 BLEU를 측정하고, 사전 수정 전과 후의 BLEU 차이를 정량적으로 제시해 줌으로써 양질의 번역 사전을 구축하도록 하였다. 대량의 번역 사전이 이미 구축된 자동 번역시스템에서 추가적인 성능향상을 위해 대량의 말뭉치에서 미등록어, 번역패턴 등을 추출하여, 대량으로 구축하는 기존 방법에 비해 사전 구축 부작용이 적으며, 자동번역 성능향상에 더 기여하는 것을 실험을 통해 증명하였다. 이를 위해 본 논문에서는 중한 자동 번역시스템을 대상으로, 중국어 문장 2,193문장에 대해, 사전 구축 작업자 2명이 2주간 튜닝한 결과와 15만 말뭉치에서 추출한 미등록어 후보 2만 엔트리를 3명의 사전 구축 작업자가 미등록어 선별, 품사 및 대역어 부착한 결과 7,200 엔트리를 대상으로 자동평가를 실시하였다. 실험결과 미등록어 추가에 의한 BLEU 성능향상은 +3인데 반해, 약 2,000문장 튜닝 후 BLEU를 +12 향상시켰다.
본 논문에서는 음소단위의 bigram과 trigram 정보를 이용하여 어절내에서의 위치와 개수에 관계없이 미등록어를 추정하고, 미등록어용 형태소 패턴 사전을 도입하여 마치 등록어처럼 미등록어를 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 미등록어 추정 모텔은 조사나 어미와 같은 기능어에 의한 간접적인 추정방법이 아닌 미등록어 자체의 추정과 접속정보를 이용한 검사를 동시에 하여 정확도를 높였다. 본 미등록어 추정방법은 기존의 한국어 품사태깅모델인 TAKTAG에 적용하여 미등록어가 포함된 어절에 대해서 83.72%의 성능을 보였다.
본 논문에서는 중 고등 수준 단문형 영어 작문시험의 자동채점 시스템을 위한 사전 미등록어 분류기 구현에 대해 다룬다. 영어 자동채점 과정에서 발생하는 사전 미등록어의 유형을 정의하고 각 유형에 대한 검출 방법에 대해 논의하였다. 또한 영작문 답안에서 나타날 수 있는 비속어의 유형을 정의하고 검출 방법에 대해 연구하였다. 영작문 자동평가 시스템의 모듈로서 비속어 검출 기능이 포함된 미등록어 분류기를 구현하였다. 미등록어 분류와 비속어 검출 방법에 대한 성능을 실제 시험 데이터에 적용하여 그 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 단위명사 사전과 접사 사전을 이용하여 한국어 복합명사를 분해하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 한국어 복합명사는 그 구조에 있어서 중심어가 뒤에 나타난다는 점에 착안하여 본 논문에서 제안한 분해 알고리즘은 복합명사를 끝음절에서 첫음절 방향 즉 역방향으로 분해를 시도한다. ETRI의 태깅된 코퍼스로부터 추출한 복합명사 3,230개에 대해 실험한 결과 약 96.6%의 분해 정확도를 얻었다. 미등록어를 포함한 복합명사의 경우는 77.5%의 분해 정확도를 나타냈다. 실험에 사용된 데이터중의 미등록어는 대부분 접사를 포함한 파행어로서, 제안한 복합명사 분해 알고리즘은 접사가 부착된 미등록어 분석에 있어서 보다 높은 분석 정확도를 나타냄을 알 수 있었다.
본 논문에서는 품사 태깅을 위해 여러 통계 모델을 실험을 통하여 비교하였으며 이를 토대로 통계적 모델을 구성하였다. 형태소 패턴 사전을 이용하여 미등록어의 위치와 개수에 관계없는 일반적인 방법의 미등록어 처리 방법을 개발하고 통계모델이 가지는 단점을 보완할 수 있는 오류 수정 규칙을 함께 이용하여 혼합형 품사 태깅 시스템인 $POSTAG^{i}$를 개발하였다. 미등록어를 추정하는 형태소 패턴 사전은 한국어 음절 정보와 용언의 불규칙 정보를 이용하여 구성하고 다어절어 사전을 이용하여 여러 어절에 걸쳐 나타나는 연어를 효과적으로 처리하면서 전체적인 태깅 정확도를 개선할 수 있다. 또 오류 수정 규칙은 Brill이 제안한 학습을 통하여 자동으로 얻어진다. 오류 수정 규칙의 자동 추출시에 몇 가지의 휴리스틱을 사용하여 보다 우수하고 일반적인 규clr을 추출할 수 있게 하였다. 10만의 형태소 품사 말뭉치로 학습하고 학습에 참여하지 않은 2만 5천여 형태소로 실험하여 97.28%의 정확도를 보였다.
신문이나 블로그와 같은 실제 문서에서는 위키백과(Wikipedia)와 같은 기존에 없던 새로운 단어를 포함하고 있다. 그러나, 대부분의 정보 처리 기술은 시스템 개발 당시 확보한 자료를 바탕으로 사전을 구축하므로, 이러한 새로운 단어에 대해 신속하게 대처할 수 없다는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 사전에 등록되어 있지 않은 한국어 미등록어를 자동으로 인식하는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 전문분석 기반 미등록명사 인식 단계, 웹 출현빈도 기반 미등록용언 인식 단계, 웹 출현빈도 기반 미등록명사 인식 단계로 구성된다. 제안하는 모델은 문서에서 여러 번 나타난 미등록어에 대해 전문분석을 통해 정확하게 인식할 수 있다. 그리고, 제안하는 모델은 문서에 한번 나타난 미등록어에 대해서도 웹문서를 바탕으로 광범위하게 인식할 수 있다. 또한, 제안하는 모델은 기본형이 어절에 그대로 나타나는 미등록명사뿐만 아니라 기본형이 변형하여 나타날 수 있는 미등록용언도 인식할 수 있다. 실험 결과 기존 미등록어 인식방법에 비해 제안하는 접근방법은 정확률 1.01%와 재현을 8.50%를 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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