본 연구에서는 오픈 도메인에서 동작할 수 있는 질의 응답 시스템(Open-domain Question Answer ing System)을 구현하고 영어권 TREC에 참가한 결과를 기술하였다. 정답 유형을 18개의 상위 노드를 갖는 계층구조로 분류하였고, 질문 처리에서는 LSP(Lexico-Semantic Pattern)으로 표현된 문법을 사용하여 질문의 정답 유형을 결정하고, lemma 형태와 WordNet 의미, stem 형태의 3가지 유형의 키워드로 구성된 질의를 생성한다. 이 질의를 바탕으로, 패시지 선택에서는 문서검색 엔진에 의해 검색된 문서들을 문장단위로 나눠 정수를 계산하고, 어휘체인(Lexical Chain)을 고려하여 인접한 문장을 결합하여 패시지를 구성하고 순위를 결정한다. 상위 랭크의 패시지를 대상으로, 정답 처리에서는 질문의 정답 유형에 따라 품사와 어휘, 의미 정보로 기술된 LSP 매칭과 AAO (Abbreviation-Appositive-Definition) 처리를 통해 정답을 추출하고 정수를 계산하여 순위를 결정한다. 구현된 시스템의 성능을 평가하기 위해 TREC10 QA Track의 main task의 질문들 중, 200개의 질문에 대해 TRIC 방식으로 자체 평가를 한 결과, MRR(Mean Reciprocal Rank)은 0.341로 TREC9의 상위 시스템들과 견줄 만한 성능을 보였다.
본 논문은 관광정보검색용 한국어 자연언어 질의 해석 시스템의 모델 정립 및 구현에 대한 것이다. 본 자연언어 질의 해석 시스템은 질의로 부터 정보 검색 시스템의 검색어들을 추출한다. 이를 위하여 1만 단어 수준의 중형사전을 구축하였으며, 불용어 사전, 전거어 사전, 유사어 사전, 복합명사 사전을 구축하였다. 사전의 어휘를 추출하기 위해서 한국어 대화체 문장에 대한 자료수집과 분석을 하였으며, 관광 정보 검색 시스템의 텍스트를 분석하였다. 200여 자연언어 질의 문장으로 실험한 결과는 비교적 좋았다.
시맨틱 웹은 인터넷 환경에서 지식을 표현하고 공유하기 위한 표준 기술들의 집합체이며, 온톨로지는 특정 지식 도메인의 용어와 용어 사이의 관계를 정의한 지식 표현체계이다. 본 연구에서는 시소러스를 SKOS 기반 온톨로지로 모델링하여 LOD로 공개하는 실제적 방법을 제시한다. 시소러스의 어휘 용어 체계와 의미 관계를 분석하고, 이 분석 결과를 활용하여 변환 방식을 정의한 후, SKOS 온톨로지를 생성하며, 그 결과를 DataHub에 등록함으로써 LOD에 공개된다. 과학기술 분야의 한 중 일 대역어와 유사어, 관계어 등의 시소러스를 SKOS 온톨로지로 변환한 데이터는 http://thedatahub.org/dataset/steak에서 확인할 수 있다.
본 논문의 목표는 크게 두 가지이다. 하나는 2010년에 개발한 메신저 자동번역 시스템을 소개하는 것이고, 다른 하나는 메신저 대화체 문장을 더욱 고품질로 번역하기 위한 구조화된 번역 메모리(Structured Translation Memory)를 소개하는 것이다. 구조화된 번역 메모리는 기존의 문자열 기반의 번역 메모리와 자동 번역 시스템의 경계를 허무는 개념으로 구조를 표현하는 계층적 번역 메모리들로 구성된다. 구조화된 번역 메모리는 문자열 번역 메모리, 원형 어휘로 구성된 번역 메모리, 고유명사가 청킹된 번역 메모리, 날짜/숫자가 청킹된 번역 메모리, 기본명사구가 청킹된 번역 메모리, 문장 패턴 번역 메모리로 단계적으로 구성된다. 구조화된 번역 메모리를 적용하기 전의 2010년의 영한 메신저 자동 번역 시스템의 번역률이 81.67%였던 반면에, 구조화된 번역 메모리를 적용하려는 2011년의 영한 메신저 자동 번역 시스템의 시물레이션 번역률은 85.25%인 것으로 평가되었다. 따라서 구조화된 번역 메모리를 적용하였을 때는 기존의 번역률보다 3.58% 향상할 것으로 예측된다.
이벤트 추출은 텍스트에서 구조화된 이벤트를 분석하는 것이다. 본 논문은 대화문에서 발생하는 다양한 종류의 이벤트를 다루기 위해 이벤트 스키마를 프레임넷으로 정한다. 대화문에서의 이벤트 논항은 이벤트가 발생하는 문장 뿐만 아니라 다른 문장 또는 대화에 참여하는 발화자에서 발생할 수 있다. 대화문 주석 데이터의 부재로 대화문에서의 프레임 파싱 연구는 진행되지 않았다. 본 논문이 제안하는 모델은 대화문에서의 이벤트 논항 구간이 주어졌을 때, 논항 구간의 역할을 식별하는 모델이다. 해당 모델은 이벤트를 유발한 어휘, 논항 구간, 논항 역할 간의 관계를 학습한다. 대화문 주석 데이터의 부족을 극복하기 위해 문어체 주석 데이터인 한국어 프레임넷을 활용하여 전이학습을 진행한다. 이를 통해 정확도 51.21%를 달성한다.
본 연구는 디지털 분석 도구를 활용하여 서간체 형식의 18세기 리베르탱 소설의 걸작으로 꼽히는 『위험한 관계』를 대상으로 '리베르티나주(libertinage)'를 둘러싼 이성과 감정의 문제를 계량적으로 분석하였다. 첫째, Voyant과 LIWC 22의 사용 단어 빈도수 분석을 통해 리베르티나주가 'love'와 'time'과 같은 키워드로 발현되었음을 확인하였다. 둘째, Voyant의 'Contexts' 기능을 통해 발몽이 투르벨 부인에게 보낸 편지들과 메르퇴유 부인에게 보낸 편지들은 모두 'love'를 중심 테마로 하고 있지만, 전자에서는 감정적 어휘들이, 후자에서는 전략적 어휘들이 더 많이 사용된 것을 확인하였다. 그리고 메르퇴유가 보낸 편지에서 가장 많이 사용된 어휘는 'time'으로서 'love'보다 빈도수가 더 높은 것을 확인하였다. 셋째, LIWC 22를 이용하여 주요 인물들이 주고받은 편지들을 대상으로 인물별, 각부별 '분석적 사고(analytic thinking)'와 '감정적 어조(emotional tone)'를 각각 측정하고 분석하였다. 이상의 분석 결과들은 『위험한 관계』가 18세기 프랑스의 계몽주의 시대 때 배척의 대상이었던 '감정'이라는 문제에 천착하고 있는 작품임을, 그리고 루소의 『신 엘로이즈』처럼 낭만주의를 예고하는 작품임을 뒷받침하는 중요한 근거로서 유의미할 것이다.
현재 국내.외적으로 VoIP 관련 시장의 지속적인 성장으로 인해 VoIP 표준 프로토콜에 대한 국제 표준화 작업과 병행하여 프로토콜 스텍과 같은 소프트웨어 개발이 절실한 상황이다. 본 논문에서는 IETF RFC2327에서 제시한 SDP 문법을 기반으로 문법 지식적 변환 기법으로 SDP 요청 메시지를 구조체 형태로 변환하는 앤코더와 구조체 형태를 갖는 SDP 응답 메시지를 텍스트 형태로 변환하는 디코더를 구현하였다. 이를 위해 IETF RFC2327에 제시한 Augmented BNF 형식의 SDP 문법을 BNF 형식으로 기술하여 어휘 분석기 및 구문 분석기를 자동 생성한 후 구문 트리를 구성하였다. 또한 SDP 문법으로부터 생성 가능한 모든 규칙에 대한 정보를 저장할 수 있는 구조체 형태의 헤더 파일을 자동 생성하였다.
점용허가 정보를 기록하는 단순 용도로만 사용되고 있는 허가 대장에서 허가 내용에 내재한 점용 신청과 허가업무 수행에 유용한 정보를 추출하기 위해 텍스트 마이닝과 네트워크 이론을 활용하여 본 연구를 진행하였다. 텍스트 마이닝 기반으로 불용어 제거와 형태소 분석 등 정규화 과정을 비롯하여 서울·경기, 경상, 전라, 충청, 강원 등 5개 권역별로 어휘 출현 빈도와 토픽 모델링을 분석, 비교하였다. 네트워크 이론에 가정 많이 사용되는 단계, 근접, 매개 및 고유벡터 등 4종의 중심성 알고리즘을 적용하여 네트워크에서 중심적인 위치에 있거나 중간 매개체 역할을 하는 키워드를 살펴보았다. 이러한 어휘 출현 빈도, 토픽 모델링 및 네트워크 중심성을 종합적으로 분석하여 모든 권역에서 '설치' 키워드가 가장 영향력이 큰 것을 알 수 있었다. 이는 환경부의 허가관리청에서는 시설물을 건설하거나 공작물을 설치하는 허가가 많아서 나타난 결과라고 판단된다. 또한, 도로 시설, 치수 시설, 지하 매설 시설, 전력·통신 시설, 체육·공원 시설 등과 연관된 키워드가 토픽 모델링과 네트워크에서 중심적 위치에 있거나 중간 매개체의 역할을 하는 것을 알 수 있었다. 키워드 대부분은 출현 빈도와 분포 비율이 낮은 짚프의 원칙(Zipf' Law)의 통계분포 형태를 보이는 것으로 보였다.
일상어는 한 사회의 모든 구성원이 쉽게 이해할 수 있고 사회생활에서 아무런 어려움이 없이 상호간에 의사소통을 할 수 있는 언어의 표현 수단이다. 이에 반하여 학술어는 각각의 전문분야에서 사용되고 있는 언어의 한 형태이다. 학술적 텍스트에서 나타나는 일반적인 특징은 글이 객관적이면서도 명확하게 기술된다는 점이다. 일반독자는 자주 사용되는 전문어휘를 통하여 학술적 텍스트를 가장 쉽게 인식할 수 있으며, 또한 텍스트의 구성에 있어서도 학술적 텍스트가 일반 텍스트와 다르다는 사실을 알 수 있다. 이 외에도 독일어에서는 일정한 문법적 현상들이 학술적 전문어의 요소로서 사용되고 있다. 예를 들면 삼인칭 단수, 부사구, 명사화 경향, 기능동사구의 선호, 수동구문 등등이 있다. 일반적으로 학술적 전문어에 자주 사용되고 있는 문법적 요소 중의 하나가 수동구문이다. 학술어의 요소로서 수동구문이 갖는 언어적 기능은 다음과 같다: 1. 수동구문에서는 일반적으로 행위자가 언급되지 않음으로써 사실이 객관적으로 표현되며, 동시에 행위자의 억제는 언어의 경제성에 기여한다. 2. 경우에 따라서 행위자가 표현될 때, 직접적인 행위의 주체를 나타내는 von-전치사구 혹은 매개체나 원인을 표현하는 durch-전치사구를 통하여 사건을 정확하게 기술할 수 있다. 3. 테마-레마 구조와 관련하여 살펴보면 문장구성 혹은 문장연결을 위한 표현수단으로도 수동구문은 활용된다. 4. 수동구문을 사용함으로써 문체상의 단조롭고 획일적인 점을 회피할 수도 있다. 본 논문은 이와 같이 수동구문이 지니고 있는 언어적 기능을 살펴봄으로써 학술적 전문어의 특징과 전문어를 이해하는데 기여한다.
본 논문에서는 한국어 정보처리 기술을 사용한 모바일 환경의 대화형 에이전트 시스템에 대해 논한다. 대화형 에이전트 시스템 구축의 목적은 인간 사용자와 시스템 에이전트간의 자연어 인터페이스를 제공하여 보다 편리한 상호작용을 가능하게 하는 데 있다. 모바일 환경의 대화형 에이전트를 구축하기 위해서는 구어체 발화에 특화된 다양한 언어 처리 및 언어 이해 요소들이 필요하다. 본 시스템은 입력 문장의 오류처리, 형태소 분석 및 품사 태깅, 양태 분석, 논항 인식 및 의미프레임 생성, 그리고 유사 발화 검색 및 응답 생성으로 구성된다. 주어진 사용자 발화에 적절한 응답을 생성하기 위해서 본 시스템은 사용자 발화와 예제 발화 간의 어휘적, 통사/구문적, 의미적 유사도 정보를 활용하여 예제기반 응답 검색을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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