• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.319-323
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• 2023

일반 상식 기반의 지식 그래프는 대규모 코퍼스에 포함되어 있는 일반 상식을 수집하고 구조화하는 지식의 표현 방법이다. 일반 상식 기반의 지식 그래프는 코퍼스 내에 포함되어 있는 다양한 일반 상식의 형태와 관계를 모델링하며, 주로 질의응답 시스템, 상식 추론 등의 자연어처리 하위 작업에 활용할 수 있다. 가장 잘 알려진 일반 상식 기반의 지식 그래프로는 ConceptNet [1], ATOMIC [2]이 있다. 하지만 한국어 기반의 일반 상식 기반의 지식 그래프에 대한 연구가 존재했지만, 자연어처리 태스크에 활용하기에는 충분하지 않다. 본 연구에서는 대규모 언어 모델과 프롬프트의 활용을 통해 한국어 일반 상식 기반의 지식 그래프를 효과적으로 구축하는 방법론을 제시한다. 또한, 제안하는 방법론으로 구축한 지식 그래프와 기존의 한국어 상식 그래프의 품질을 양적, 질적으로 검증한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.147-154
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• 2002

이 논문은 한국어 문서 교정을 위해 부산대학교 인공지능 연구실에서 개발되고 있는 맞춤법 및 문법 검사기와 그 지식베이스 구축에 대해 알아본다. 비대칭 관계(asymmetric relation) 설정과 더불어 개발된 문법 검사기는 한 문장의 임의의 두 요소간의 비대칭 관계를 토대로 (1) 잠재적 지배관계 개념을 설정하고 (2) 부분 문장 분석 방법을 사용한다. 이런 요소들을 효율적으로 운영하는 시스템을 구현하기 위해서는 한국어에 대한 이해와 경험적 자료를 적절히 조화시킨 지식베이스 구축이 필수적이다. 이 논문은 그 선수(先手) 작업으로 한국어 문서의 오류들을 관찰하고, 그로부터 추출한 언어적이거나 언어 외적인 요소들로부터 일반적 패턴을 뽑아내어 사용자의 기대를 만족시키기 위한 적절한 규칙지식베이스를 구축하고 문법 검사기의 성능 향상을 위해 문장 분석 출발점과 분석방향 그리고 분석범위를 한정한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.619-623
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• 2022

대화생성은 대규모 학습 데이터로부터 사전 학습된 언어모델을 활용한 도전적인 다운스트림 태스크 중 하나이다. 대화에서 특정한 지식에 대한 맥락이 보존된 응답 문장을 생성하기 위한 기술의 일환으로써 지식 기반 대화생성이 연구되고 있으며, 현업에서는 사업목표에 따른 대화 서비스를 제공하는 목적으로 이러한 기술을 적용할 수 있다. 본 논문에서는, 각각의 서비스 도메인에 특화된 모델을 적절히 활용 가능하도록 전체 데이터를 도메인별로 구분하여 학습한 다수의 대화생성 모델을 구축한다. 또한, 특정 도메인의 데이터로 학습된 모델이 나머지 도메인에서 어떤 수준의 대화생성이 가능한지 비교 분석함으로써 개별 학습된 모델들이 도메인의 특성에 따라 서로 다른 영향력이나 연관성을 나타낼 가능성을 확인한다. 이러한 실험적인 분석 결과를 바탕으로 현업의 서비스에서 개별 도메인에 특화된 모델이 적절히 활용하는 것이 유용함을 확인하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.75-84
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• 1996

인간의 가장 자연스러운 통신 수단은 자연언어이다. 본 논문에서는 자연언어 대화체를 사용한 인터네트 상에서의 정보 검색에 있어서 사용자 모델링 에이젼트 (User modeling Agent or User modeling system)의 모델 형성 기술 및 그의 역할을 서술하고 있다. 사용자 모델은 인간의 심성 모델 (Mental model)에 해당하며, 심성 모델이 사용자가 시스템에 대한 지식과 자신의 문제상황 또는 주변환경에 대하여 가지는 모델임에 반하여, 사용자 모델은 시스템이 사용자의 지식 및 문제 상황을 표상(Representation)하여 형성한 사용자에 대한 모델이다. 따라서 사용자 모델은 시스템의 지능적인 Human Computer Interaction (HCI)의 지원을 위하여 필수적이다. 본 논문에서는 사용자 모델 형성 기술 및 지능형 대화 모델의 지원을 위한 시스템 실례로써 사용자 모델 형성 시스템 $BGP-MS^2$ 와 사용자 모델의 형성을 위하여 구축된 지식베이스 구조를 설명하고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.113-117
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• 2008

본 논문에서는 패턴기반 자동번역시스템의 효율적인 번역 성능 향상을 위해 병렬 코퍼스(parallel corpus)를 이용한 오류 자동 탐지 방법을 제안하고자 한다. 번역시스템에 존재하는 대부분 오류는 크게 지식 오류와 엔진 오류로 나눌 수 있는데 통상 이런 오류는 이중 언어가 가능한 훈련된 언어학자가 대량의 자동번역 된 결과 문장을 읽음으로써 오류를 탐지하고 분석하여 번역 지식을 수정/확장하거나 또는 엔진을 개선하게 된다. 하지만, 이런 작업은 많은 시간과 노력을 필요로 하게 된다. 따라서 본 논문에서는 병렬 코퍼스 중의 목적 언어(Target Language) 문장 즉, 정답 문장과 자동번역 된 결과 문장을 다양한 방법으로 비교하면서 번역시스템에 존재하고 있는 지식 및 엔진 오류를 자동으로 탐지하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 한-중 자동번역시스템에 적용하여 그 정확률과 재현률을 측정하였으며, 자동적으로 오류를 탐지하여 추출 할 수 있음을 증명하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.253-257
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• 1995

본 논문은 DCS(Dynamic Comprehension System) 정보확장 과정을 어휘 정보의 첨가를 통해 묘사하고자한다. 즉, 현존의 사전정보의 보완작용없이, 시스템을 확장하는 과정이 이 논문에서 보여진다. 새로운 언어정보에 유연하게 대처하기 위해 화자와 청자간의 새로운 지식의 학습과정이 나무구조 형식의 보조메뉴를 통해 상호 교환방식으로 나타내진다. 본 논문은 새로운 지식의 인지과정 중 현존의 정보망(network)에 각 단위망(nection)이 첨가될 때의 과정을 구현시키고자 시도된 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.371-375
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• 2021

문서 기반 대화 시스템은 주어진 배경 지식 문서와 이전 대화를 바탕으로 대화에 이어지는 적절한 응답을 생성하는 시스템이다. 문서 기반 대화 시스템은 지식 추출 작업과 응답 생성 작업으로 나뉘며, 두 하위 작업은 서로 긴밀한 관계를 가지고 있다. 즉, 주어진 배경 지식 문서와 관련된 올바른 응답을 생성하기 위해서는 정확한 지식 추출이 필수적이며, 응답 생성에 필요한 지식을 정확히 추출하지 못하는 경우 생성 응답에 배경 지식이 반영되기 힘들다. 따라서, 본 논문에서는 추출된 지식을 확장하는 방법을 통해 생성에 필요한 지식의 재현율을 높이고 이를 활용할 수 있는 임베딩 확장 방법을 제안함으로써 SacreBLEU 기준 3.51의 성능 향상을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.197-204
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• 2006

인터넷 쇼핑몰 분야에서 한국어 인터페이스에 대한 필요성이 대두되면서 이와 관련한 연구가 진행되어 왔다. 이러한 기존 연구들의 문제점은 다른 응용 분야에 대한 확장성이 떨어지고, 대화식 질의 문장을 처리하기 위해 필요한 상황 지식을 사용할 수 없다는 것이다. 확장성을 위해 한국어 인터페이스는 내부 구현의 변경 없이 도메인 지식의 교체만으로 다른 분야에 대한 적용이 쉬워야 한다. 아울러, 한국어 질의 문장을 SQL이나 ACL과 같은 여러 응용 분야의 인공 언어에 쉽게 변환할 수 있으려면 모호성이 전혀 없는 의미 구조로 표현되어야 한다. 이렇게 표현된 의미 구조는 상황 지식의 표현과 적용을 용이하게 한다. 본 논문은을 Sowa의 개념 구조를 이용하여 의사 의미 구조를 유형 정의, 관계형 정의, 액터와 같은 도메인 지식베이스를 이용하여 표준 의미 구조로 변환하는 시스템을 제안한다. 본 논문은 먼저 필요한 도메인 지식베이스의 종류와 역할 등을 설명하고, 상황 지식을 이용하여 불완전한 의미 구조를 완전한 의미 구조로 변환하는 방법을 보인다. 아울러, 같은 의미를 갖는 여러 형태의 의사 의미 구조가 하나의 표준 의미 구조로 변환됨으로서 시스템의 일관성을 유지하는데 용이함을 보일 것이다. 본 시스템에서 생성한 의미구조는 중간 언어의 역할을 하므로, 제안하는 한국어 인터페이스 시스템은 데이터베이스 분야뿐만 아니라 에이전트 분야, 시맨틱 웹 분야 등에서도 손쉽게 적용할 수 있다는 장점을 가진다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.529-534
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• 2020

인공신경망 기반 기계번역(Neural Machine Translation, NMT)이란 딥러닝(Deep learning)을 이용하여 출발 언어의 문장을 도착 언어 문장으로 번역해주는 시스템을 일컫는다. NMT는 종단간 학습(end-to-end learning)을 이용하여 기존 기계번역 방법론의 성능을 앞지르며 기계번역의 주요 방법론으로 자리잡게 됐다. 이러한 발전에도 불구하고 여전히 개체(entity), 또는 전문 용어(terminological expressions)의 번역은 미해결 과제로 남아있다. 개체나 전문 용어는 대부분 명사로 구성되는데 문장 내 명사는 주체, 객체 등의 역할을 하는 중요한 요소이므로 이들의 정확한 번역이 문장 전체의 번역 성능 향상으로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 지식그래프(Knowledge Graph)를 이용하여 심볼릭 지식을 NMT와 결합한 뉴럴심볼릭 방법론을 제안한다. 또한 지식그래프를 활용하여 NMT의 성능을 높인 선행 연구 방법론을 한영 기계번역에 이용할 수 있도록 구조를 설계한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.151-158
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• 1992

자연어를 분석하는데 있어 가장 중요한 것은 지식 베이스(Knowledge Base)가 얼마나 정확하고 많이 구축되어 있는가 하는 것이다. 일반적으로 이 지식 베이스는 사전으로 구성될 수 있는데 이를 전자 사전이라 한다. 또 지식 베이스의 정보들은 계속적으로 유지, 수정되는데 이는 말뭉치의 분석을 통해 얻어질 수 있다. 본 논문은 전자사전의 구성및 말뭉치의 분석과 관리를 구문 분석기를 통해서 알아본다.