• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• v.18 no.2
• /
• pp.1-17
• /
• 2012

The Smartphone, one of essential mobile devices widely used recently, can be very effectively applied to capture knowledge on the spot by jointly applying the pervasive functionality of cloud computing. The process of knowledge capturing can be also effectively automated if the topic of knowledge is automatically identified. Therefore, this paper suggests an interdisciplinary approach to automatically acquire knowledge on the spot by combining technologies of text mining-based topic identification and cloud computing-based Smartphone. The Smartphone is used not only as the recorder to record knowledge possessor's dialogue which plays the role of the knowledge source, but also as the sensor to collect knowledge possessor's context data which characterize specific situations surrounding him or her. The support vector machine, one of well-known outperforming text mining algorithms, is applied to extract the topic of knowledge. By relating the topic and context data, a business rule can be formulated, and by aggregating the rule, the topic, context data, and the dictated dialogue, a set of knowledge is automatically acquired.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• autumn
• /
• pp.81-84
• /
• 2001

본 논문은 중규모 단어급의 핵심어 검출 시스템에서 인식률 향상을 위해 미등록어 거절(Out-of-Vocabulary rejection) 기능을 제어하기 위한 연구이다. 이것은 핵심어 검출기에서 인식된 결과를 확인하는 과정으로 검증시스템이 구현되기 위해서는 매 음소마다 검증 기능이 필요하고, 이를 위해서 반음소(anti-phoneme model) 모델을 사용하였다. 검증의 역할은 인식기에서 인식된 단어가 등록어인지 미등록어인지 판별하는 것이다. 단어인식기는 비터비 탐색을 하므로, 기본적으로 단어단위로 인식을 하지만 그 인식된 단어는 내부적으로 음소단위로 인식된다. 따라서, 최소 검증 오류를 갖는 반음소 모델을 사용하고, 이를 이용하여 인식된 음소 단위들을 각각의 반음소 모델과 비교하여 통계적인 방법에 의해 신뢰도를 구한다 이 음소단위의 신뢰도를 단어 단위의 신뢰도로 환산하기 위해서 음소단위를 평균 내는 방식 을 취한다. 이렇게 함으로서, 등록어와 미등록어 사이의 분별력을 크게 하여 향상된 인식 성능을 얻었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1991.10a
• /
• pp.36-43
• /
• 1991

자연 언어 처리의 효율성은 대량의 정보를 담고 있는 사전을 잘 구성하는 데 있다. 사전을 잘 이용하기 위해서는 입력 어절에 대한 정확한 표제어(원형)를 효과적으로 찾아야한다. 입력 어절에 대한 표제어를 찾는 역할을 하는 형태소 분석기는 한 어절의 정보만 이용하기 때문에 입력 어절을 두 가지 이상의 표제어로 해석할 수 있다. 연세 대학교 사전편찬실이 갖고 있는 연세 말뭉치 I 에 대해 10% 이상의 어절이 두가지 이상으로 분석되는 중의성을 가진다. 이렇게 중의성을 가지는 어절이 그대로 구문 구조 분석기에 전달되면 중의성올 해결하기 위해 구운 구조 분석기의 처리 과정이 복잡해진다. 본 논문은 표제어의 중의성을 보이는 어절을 구문 구조 분석기에게 전달하기 전에 형태소 분석기와 구문 구조 분석기 사이에서 정확한 표제어를 찾는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Zoological Society Korea Conference
• /
• 1999.10b
• /
• pp.223.2-223
• /
• 1999

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2008.10a
• /
• pp.96-102
• /
• 2008

자연언어처리에서 어휘의 의미를 구분하는 것은 기계번역이나 정보검색과 같은 여러 응용 분야에서 매우 중요한 역할을 한다. 국내에서도 여러 어의 중의성 해소 시스템이 소개되었으나 대부분 시스템이 의미 부착 말뭉치를 이용한 감독 학습 방식을 기반으로 두고 있다. 본 논문은 한국어 어휘의미망을 이용한 비감독 어의 중의성 해소 시스템을 소개한다. 일반적으로 감독어의 중의성 해소 시스템은 비감독 어의 중의성 해소 시스템보다 성능은 좋으나 대규모의 의미 부착 말뭉치가 있어야 한다. 그러나 본 시스템은 한국어 어휘의미망과 의미 미부착 말뭉치에서 추출한 어휘 통계정보를 이용해, 의미 부착 말뭉치에서 추출한 의미별 통계 정보를 이용하는 감독 중의성 해소 방법과 같은 효과를 낸다. 본 시스템과 타 시스템의 성능 비교를 위해 'SENSEVAL-2' 평가 대회의 한국어 평가 데이터를 이용하였다. 실험 결과는 추출된 통계 정보를 바탕으로 우도비를 이용하였을 때 정확도 72.09%, 관계어 가중치를 추가로 이용하였을 때 정확도 77.02%로 감독 중의성 해소 시스템보다 높은 성능을 보였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
• /
• v.16 no.10
• /
• pp.1005-1009
• /
• 2010

Elliptical and anaphoric utterances occur frequently during spoken dialogue. Because discourse analysis rests on the basic premise that linguistic items cannot be understood without reference to the context, ellipsis and anaphora resolution plays an important role in discourse analysis. In this paper, we present a spoken dialogue system improving the robustness at dialogue level based on discourse analysis, such as anaphora and ellipsis resolution. The applicability and effectiveness of the proposed method is evaluated in the TV domain.

• Korean Journal of Cognitive Science
• /
• v.20 no.3
• /
• pp.309-333
• /
• 2009

Two experiments were conducted to examine the role of Kulja and morpheme in processing two-syllable Sino-Korean words. In Experiment 1, the effects of morphemic frequency were not significant at the initial and final positions of a word while Kulja frequency and Kulja-morpheme correspondence at both positions in a word had a significant impact on the processing of nonwords. Lexical decision times were longer for nonwords with high frequency Kulja and for nonwords with ambiguous Kulja-morpheme correspondence whose Kulja can go with many different morphemes. In Experiment 2 Kulja-morpheme correspondence was examined for words as well as nonwords. Lexical decisions were slower for stimuli with ambiguous Kulja-morpheme correspondence. The effect was more stable for nonwords, which replicated the result of Experiment 1. In sum, the results of this study suggest that words with ambiguous Kulja-morpheme correspondence activate many different morphemes and competition among these morphemic candidates slows down the lexical selection process. Kulja frequency, Kulja neighborhood, morphemic frequency, morphological neighborhood, and Kulja-morpheme correspondence in Korean word recognition were also discussed.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2003.05a
• /
• pp.497-500
• /
• 2003

문서에 여러 가지 화제가 혼합되어 있는 문서에서 화제의 실마리 부분을 특정화하여 각 화제별 단락을 추출하는 기술은 정보검색 분야에서 중요한 역할을 담당하는 기술이다. 잘 정의된 분야체계에 따라 구축된 분야연상어를 이용하여 단락분할을 시도한다. 분야연상어는 특정한 분야를 정확하게 연상할 수 있는 단어로서 잘 분류된 문서 컬렉션에서 구축할 수 있다. 이 분야연상어를 이용하여 문서를 관련된 분야변로 추출하여 의미기반 단락추출 방법을 제안한다. 화제의 계속성에 주목하여 분야연상어의 수준(범위)이나 연속출현성에 의해 계산된 계속도에 의해 화제의 실마리를 추적하고, 화제의 전환성을 고려한 방법을 제안한다. 문서 내 각 화제의 단락구분을 명확히 하여, 단락을 화제분야별로 추출하는 방법을 제안한다. 50문서를 실험한 결과 82%의 정확율과 63%의 재현율을 얻어 실용성을 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2012.04a
• /
• pp.365-368
• /
• 2012

어의 중의성 해소는 자연어처리에서 중요한 역할을 한다. 감독 중의성 해소 방법은 비감독 중의성 해소 방법보다 높은 성능을 나타내지만, 구축비용이 큰 대규모 의미부착 말뭉치가 필요하다. 본 논문에서는 중국어 어휘의미망(HowNet)과 의미 미부착 말뭉치를 이용한 중국어 비감독 어의 중의성 해소 방법을 제안한다. 의미 미부착 말뭉치에서 통계정보를 추출하고, 중국어 어휘 의미망에서 중의성 어휘의 의미별 형제어를 추출하여 중의성 어휘의 주변 문맥에 나타나는 어휘와 카이제곱검정(${\chi}^2$-test)에 의한 독립성 검정을 통해 어휘 간 연관성을 판단하고 중의성 해소를 한다. 본 논문에서 제안한 중의성 해소방법의 성능을 SemEval-2007 평가데이터에서 측정한 결과 명사와 동사에서 각각 64.7%, 49.4%를 나타냈다. 이는 SemEval-2007 중국어 비감독 중의성 해소에서 가장 높은 성능을 나타낸 시스템보다 13.1%, 13.9% 높은 성능이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2006.10e
• /
• pp.189-196
• /
• 2006

본 논문은 시맨틱 웹 응용 서비스를 구현함에 있어 필수적으로 요구되는 온톨로지 인스턴스 구축을 효율적으로 처리하는 데 있어 텍스트 처리 기술이 어떤 역할을 수행할 수 있는 가를 $OntoFrame-K^{(R)}$라는 시맨틱 웹 기반 정보 유통 체계에의 적용 사례를 통해 살펴본다. 본 논문에서 소개하는 텍스트 처리 기술은 개체 확인물 통한 개념 사례화, 주제 분야 할당을 통한 메타데이터 확장에, 그리고 인용 정보 추출 및 인용 관계 구축을 통한 객체 관계속성 구축에 적용된다. 개체 확인에서는 메타데이터 비교 잊 병합을 사용하였으며 이를 기반으로 한 수작업 구축을 통해 8,543명의 인력 URI를 확보하였다. 주제 및 분야 할당에서는 색인어와 분야분류명이 매핑된 시소러스 개념어의 매칭을 통해 색인어 별 TF (Term Frequency), 색인어와 매칭된 개념어 별 TF, 색인어와 매칭된 개념어 별 시소러스에서의 깊이, 색인어와 매칭된 개념어 별 개념 패싯, 색인어와 매칭된 각 개념어에 부착된 분야분류명 목록 등 할당을 위한 다양한 자질을 확보 적용하였다. 인용 정보 추출과 인용 관계 구축에서는 객체 URI와 인력 URI를 기반으로 하여 자동 추출된 인용 정보를 반영하는 방식으로 7,237개 문헌으로부터 총 135개의 인용 네트워크 그룹을 자동으로 확보하였다. 본 연구를 통해 제시된 텍스트 처리 기술의 활용 방안이 향후 시맨틱 웹 응용 서비스 및 인프라 구현에서 다각적으로 활용될 수 있기를 기대한다.