• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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• pp.112-117
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• 2004

형태소 분석에서 사용되는 사전은 형태소와 품사 정보를 수록하고 있다. 단어가 한 개의 형태소로 구성되는 굴절어는 대부분의 단어가 어휘형태소의 기본형과 일치되기 때문에 형태소 분석 알고리즘은 사전 탐색과 형태론적 변형을 통해 입력 단어와 어휘형태소를 일치시키는 과정으로 기술된다. 이에 비해, 교착어는 입력 어절이 형태소 사전의 어휘형태소와 일치하지 않기 때문에 어절 자체가 형태소 사전에 포함되지 않아서 굴절어에 비해 상대적으로 형태소 분석 알고리즘의 복잡도가 높고 분석 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 고빈도 어절에 대한 기분석 어절 사전을 구축하여 형태소 분석 속도를 개선하고, 사용자가 어절 사전에 새로운 어절을 추가하거나 어절 사전에 수록된 분석 결과를 수정할 수 있는 어절 사전에 의한 형태소 분석 방법을 제안한다. 구체적인 방법론으로써 형태소 분석 결과를 저장하는 기분석 어절 사전의 크기를 최소화하기 위해 분석 결과를 생성하는데 필요한 최소한의 정보만을 인코딩하는 방법을 사용한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.103-109
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• 2000

본 논문은 효율적인 한국어 구문분석을 위해 먼저 구묶음 분석(Chunking) 과정을 적용할 것을 제안한다. 한국어는 어순이 자유롭지만 명사구와 동사구에서는 규칙적인 어순을 발견할 수 있으므로, 규칙을 이용한 구묶음(Chunking) 과정의 적용이 가능하다 하지만, 규칙만으로는 명사구와 동사구의 묶음에 한계가 있으므로 실험 말뭉치에서 어휘 정보를 찾아내어 구묶음 과정(Chunking)에 적용한다. 기존의 구문분석 방법은 구구조문법과 의존문법에 기반한 것이 대부분인데, 이러한 구문분석은 다양한 결과들이 분석되는 동안 많은 시간이 소요되며 이 중 잘못된 분석 결과를 가려서 삭제하기(pruning)도 어렵다. 따라서 본 논문에서 제시한 구묶음(Chunking) 과정을 적용함으로써, 잘못된 구문분석 결과를 미연에 방지하고 의존문법을 적용한 구문분석에 있어서 의존관계의 설정 범위(scope)도 제한할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.257-259
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• 2013

상품평은 구매 예정자의 의사 결정에 큰 도움을 준다. 그러나 하나의 상품에 관한 상품평의 수가 많고 의견도 다양하여 모든 상품평을 읽고 상품에 대한 직관적인 판단을 내리기가 어렵다. 본 논문에서는 하나의 상품에 대한 모든 상품평을 분석하고 각각의 속성별로 극성(긍정, 부정) 정보를 추출하여 구매 예정자에게 제공함으로써 해당 상품이 어떠한 평가를 받고 있는지 빠른 판단이 가능하게 한다. 한국어의 언어적 특징을 반영하여 속성별 어휘 자질을 추출하고 이를 바탕으로 상품의 속성별 극성을 판단한다. 또한, 기구축한 속성별 어휘 사전의 자료부족 문제로 말미암아 상품평을 분석할 수 없을 때는 전체 어휘의 극성정보를 이용하여 상품의 전체 극성을 판단한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권8호
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• pp.642-652
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• 2009

본 논문에서는 기존의 관계 추출 성능을 향상시키기 위해서 기존의 자질 기반 방법에서 추구하였던 개체 주변 문맥 다양성 정보의 추출 및 적용과 커널 기반 방법의 강점인 관계 인스턴스에 대한 구문 구조적 자질 정보의 통합 활용을 통한 확장된 혼합 커널을 제안한다. ACE RDC 코퍼스를 활용한 실험에서, 기존의 합성곱 구문 트리 커널 기반 혼합 커널을 기반으로 총 9 종류의 평면적 어휘 자질 집합을 정의하고 이를 적용함으로써 성능 향상에 기여하는 어휘 자질 유형을 파악할 수 있었으며, 적은 규모의 학습 집합으로도 현재 최고 수준의 성능에 필적하는 결과를 얻을 수 있었다. 결론적으로 관계 추출을 위한 세 가지 핵심 정보, 즉 개체 자질, 구문 구조적 자질, 주변 문맥 어휘 자질을 통합 적용하면 관계 추출의 성능을 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제19권4호
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• pp.1-19
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• 2014

빅데이터 내에 존재하는 감정 정보를 추출하여 사용자들이 특정 대상에 대하여 갖고 있는 인식이 어떠한지를 파악하고자 하는 노력이 활발히 이루어지고 있다. 상품, 영화, 그리고 사회적 이슈 등에 대한 문장을 분석하여 사람들이 해당 주제에 어떠한 견해를 가지고 있는지를 분석하고 측정하여 구체적인 선호도를 알아내는 것이다. 문장에서 드러나는 감정 정도를 얻기 위해서는 감정어휘의 목록과 정도값을 제시할 수 있는 감정어휘사전이 필요하므로 본 연구에서는 감정어휘를 발견하는 방법과 이들의 정도값을 결정하는 문제를 다룬다. 기본적인 방법은 기초 감정어휘의 목록 수집과 이들의 정도값은 선행연구 결과와 직접 설문 방식을 이용하고, 확장된 목록의 수집과 정도값은 사전의 표제어 설명부(glosses)를 이용해 추론하는 것이다. 그 결과 발견된 감정어휘는 전형성을 띠고 있는 기본형 감정어휘, 기본형 감정어휘의 gloss에 사용된 확장형 1단계 1층위 감정어휘, 비 감정어휘 중 gloss에 기본형 또는 확장형 감정어휘를 가지고 있는 확장형 2단계 1층위 감정어휘, gloss의 gloss에 기본형 또는 확장형 감정어휘가 사용된 확장형 2단계 2층위 감정어휘의 네 종류로 나뉜다. 그리고 확장형 감정어휘의 정도값은 기본형 감정어휘의 정도값을 기초로 문형의 가중치와 강조승수를 적용하여 얻었다. 실험 결과 AND, OR 문형은 내포된 어휘의 감정 정도값을 평균내는 가중치를, Multiply 문형은 정도 부사어의 종류에 따라 1.2~1.5의 가중치를 갖는 것으로 파악되었다. 또한 NOT 문형은 사용된 어휘의 감정 정도를 일정 정도로 낮추어 역전시키는 것으로 추정된다. 또한 확장형 어휘에 적용되는 강조승수는 1층위에서 2, 2층위에서 3을 갖는 것으로 예상된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.25-31
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• 2014

현재 실용화된 국내 문법 검사기는 경험적으로 구축된 오류 결정 규칙을 이용해 주위의 문맥을 보고 문법 오류를 판단하는 문맥 의존 오류를 처리하고 있다. 그러나 기존 문법 검사기의 오류 결정 규칙은 어휘 수준으로 구축되어 있어 검사기의 재현율이 낮다. 따라서 어휘대신 어휘 범주 정보를 사용하여 오류 결정 규칙을 일반화할 필요가 있다. 본 논문에서는 검사단어가 용언일 때 선택 제약 명사의 의미 범주를 국내에서 개발된 어휘의미망 KorLex에서 TCM과 MDL을 이용해 추출하고 추출된 의미 범주를 이용해 용언의 오류 결정 규칙을 일반화하는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권7_8호
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• pp.681-686
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• 2003

본 논문은 단락의 자동 구분을 통해 중요한 문장을 추출하는 요약 시스템을 제안한다. 먼저 어휘의 재출현 여부를 파악하여 어휘의 일치도와 어휘의 역할 변화와 같은 재출현 어휘의 양상 정보를 수집하고, 이를 통하여 문장 간의 긴밀도를 정량적으로 계산한다. 다음으로 측정된 문장간 긴밀도를 이용하여 사용자의 추출 범위에 따라 단락을 구분하고, 각 단락의 대표 문장을 선정하여 최종 요약문을 추출한다. 제안한 방법은 문서 제목, 문장의 위치, 수사 구조 등의 정보를 이용하지 않기 때문에 수사 구조가 자주 발견되지 않는 문서에도 적용이 가능하다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2006년도 춘계 국제학술대회 논문집
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• pp.389-396
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• 2006

본 연구에서는 한국어와 영어 메일을 대상으로 2단계 스팸 메일 필터링 시스템을 구축하여 성능평가를 수행한다. 2단계 스팸 메일 필터링 시스템은 블랙리스트를 활용하는 1단계와 기계학습을 통한 지능적인 분류를 하는 2단계로 구성된다. 만약 새로 도착한 메일이 블랙리스트의 내용을 포함한다면 이 메일은 스팸 메일로 분류되고 그렇지 않은 메일은 2단계로 넘어가서 스팸 메일 여부를 판단하게 된다. 메일의 본문이 영어로 작성된 영어 스팸 메일을 일반 메일로부터 분류해내기 위해서는 우선 Stemming과 Stopping 기법을 이용하여 본문에서 정형화된 어휘정보들을 추출한다. 추출된 어휘정보들을 대상으로 속성벡터를 구축한 후 SVM 기계 학습을 시켜 SVM 분류기를 생성하여 지능적인 스팸 메일 필터링을 수행한다. 속성벡터를 구축할 때 기준이 되는 자질을 어떻게 선택하느냐에 따라 스팸 메일 필터링 시스템의 성능이 좌우된다. 따라서 SYM 기계 학습을 위한 속성벡터를 구축할 때 기준이 되는 자질을 선택하는 여러 알고리즘들을 적용하여 성능을 비교 분석한다. 그리고 한국어 스팸 메일 필터링 시스템과 비교하여 영어 스팸 메일 필터링 시스템의 전체적인 성능을 비교 분석한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.85-88
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• 1999

전자거래 시스템에서 상품정보에 대한 자연언어 질의 문장은 상품명과 가격의 범위를 인식하는 것이 가장 중요한 요소이다. 가격의 범위를 인식하려면 가격 어휘와 가격지정어로 이루어진 가격범위 구문에 대한 별도의 처리 방법이 요구된다. 아라비아 숫자와 수사들로 구성된 가격어휘를 인식하는 수사어절 인식 알고리즘과 구문분석기를 이용하여 상품정보를 검색하는 질의 문장으로부터 상품명에 대한 가격의 범위를 인식하는 자연언어 질의어 처리 방법을 제안한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.141-144
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• 2004

질의응답 시스템이 정보검색 시스템과 다른 중요한 점은 질의 처리 과정이며, 자연어 질의 문장에서 사용자의 질의 의도를 파악하여 질의 유형을 분류하는 것이다. 본 논문에서는 질의 주-형을 분류하기 위해 복잡한 분류 규칙이나 대용량의 사전 정보를 이용하지 않고 질의 문장에서 의문사에 해당하는 어휘들을 추출하고 주변에 나타나는 명사들의 의미 정보를 이용하여 세부적인 정답 유형을 결정할 수 있는 질의 유형 분류 방법을 제안한다. 의문사가 생략된 경우의 처리 방법과 동의어 정보와 접미사 정보를 이용하여 질의 유형 분류 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다.