대역사전의 구축은 저자원 언어쌍 간의 기계번역의 품질을 높이는데 있어 중요하다. 대역사전 구축을 위해 기존에 제시된 방법론 중 단어 임베딩을 기반으로 하는 방법론 대부분이 영어-프랑스어와 같이 형태적 및 구문적으로 유사한 언어쌍 사이에서는 높은 성능을 보이지만, 영어-중국어와 같이 유사하지 않은 언어쌍에 대해서는 그렇지 못하다는 사실이 널리 알려져 있다. 본 논문에서는 단어 임베딩을 기반으로 부트스트래핑을 통해 대역사전을 구축하는 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 소량의 seed 사전으로부터 시작해 반복적인 과정을 통해 대역사전을 자동으로 구축하게 된다. 이후, 본 논문의 방법론을 이용해 한국어-영어 언어쌍에 대한 실험을 진행하고, 기존에 대역사전 구축 용도로 많이 활용되고 있는 도구인 Moses에 사용된 방법론과 F1-Score 성능을 비교한다. 실험 결과, F1-Score가 약 42%p 증가함을 확인할 수 있었으며, 초기에 입력해준 seed 사전 대비 7배 크기의 대역사전을 구축하였다.
세종전자사전이 궁극적으로 범용전자사전을 지향한다는 점에 비추어 볼 때, 텍스트 자동 분석과 생성, 정보 검색 및 자동 번역 등에 활용될 데이터베이스로서의 전자사전은 자연 언어 어휘의 내적 구조와 기능방식에 관한 정보들, 가령 음운 통사 의미 화용적 가치와 실현 조건 등에 관한 정보들을 체계적이고도 정교하게 담고 있어야만 한다. 의존명사, 대명사, 수사 범주에 속하는 언어 단위들은 단일 명사와 구별되는 어휘 통사적 속성들을 지니며, 사전의 기술 구조에는 그 정보 값들을 체계적으로 명시화할 수 있는 정보 항목과 표상 구조가 설정되어야 한다. 가령 의존명사처럼 통사 의미적 자율성을 지니지 않는 언어 요소의 경우, 어휘 관계 정보보다는 인접하는 여타 언어 단위들과의 호응관계나 결합제약 조건들이 더 중요한 정보일 수 있다. 본 사전이 체언사전의 하위사전으로 별도로 구축되는 것은 단일어 사전에서 그러한 정보들을 효과적으로 표상하기 어렵기 때문이다. 그러나 본 사전은 실제적으로는 체언사전에 통합되어 운영된다는 점에서 이중적 지위를 누린다고 하겠다.
본 논문은 한국어와 영어 코퍼스 93GB를 활용하여 구축한 대형 사전학습기반 언어모델인 KE-T5를 소개한다. KE-T5는 한국어와 영어 어휘 64,000개를 포함하는 대규모의 언어모델로 다양한 한국어처리와 한국어와 영어를 모두 포함하는 번역 등의 복합언어 태스크에서도 높은 성능을 기대할 수 있다. KE-T5의 활용은 대규모의 언어모델을 기반으로 영어 수준의 복잡한 언어처리 태스크에 대한 연구들을 본격적으로 시작할 수 있는 기반을 마련하였다.
구(phrase) 단위 또는 문장(sentence) 단위의 연어(collocation) 정보는 자연언어 처리를 위한 단일어 또는 이중어 데이터베이스를 구축할 수 있는 중요한 기초 자료가 될 뿐 아니라, 외국어 학습에서도 어휘 단계를 넘어선 학습 자료를 제공할 수 있다. 불어는 굴절 언어(inflectional language)로서 기본형 대 굴절형의 비율이 약 1:9 정도로 비교적 굴절 비율이 높은 언어다. 또한 불어 표제어 중 95% 이상을 차지하는 불어의 동사, 명사, 형용사 중 상당한 비율이 암기해야 할 목록(list)이라는 특성을 갖기 때문에 검색과 학습에 있어 오류가 지속적으로 일어나는 부분이다. 표제어의 검색의 경우 불어 굴절 현상을 지원하는 전자 사전이 개발되어 있지만 아직까지 연어 정보에서 굴절형을 지원할 수 사전 또는 데이터베이스는 개발되어 있지 않다. 본 연구의 목적은 전자 사전과 형태소 분석기를 이용하여 굴절형 처리를 지원할 수 있는 불-한 연어 데이터베이스를 구축하는데 있다. 이를 위해 부산대학교 언어정보 연구실에서 개발한 불어 형태소 분석기 Infection와 불-한 전자 사전 Franco를 사용하였으며, 지금까지 구축된 불-한 연어 정보는 94,965 개이다. 본 고에서는 두 정보를 이용하여 불어 굴절형 정보를 분석 및 생성하는 방식 및 불-한 연어 데이터베이스 구조를 살펴 본다.
본 연구는 한국어 화장품 리뷰 코퍼스의 자질기반 감성 분석을 위하여, 이 도메인에서 실현되는 중요한 다단어 표현(MWE)의 유한상태 그래프 사전과 문법을 구축하는 방법론을 제시하고, 실제 구축된 사전과 문법의 성능을 평가하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 자연어처리(NLP)에서 중요한 화두로 논의되어 온 MWE의 어휘-통사적 특징을 부분문법 그래프(LGG)로 형식화하였다. 화장품 리뷰 코퍼스에 DECO 한국어 전자사전을 적용하여 어휘 빈도 통계를 획득하고 이에 대한 언어학적 분석을 통해 극성 MWE(Polarity-MWE)와 화제 MWE(Topic MWE)의 전체 네 가지 하위 범주를 분류하였다. 또한 각 모듈간의 상호관계에 대한 어휘-통사적 속성을 반복적으로 적용하는 이중 증식(double-propagation)을 통해 자원을 확장하였다. 이 과정을 통해 구축된 대용량 MWE 유한그래프 사전 DECO-MWE의 성능을 테스트한 결과 각각 0.844(Pol-MWE), 0.742(Top-MWE)의 조화평균을 보였다. 이를 통해 본 연구에서 제안하는 MWE 언어자원 구축 방법론이 다양한 도메인에서 활용될 수 있고 향후 자질기반 감성 분석에 중요한 자원이 될 것임을 확인하였다.
본 논문은 한영 교차언어 정보검색을 위한 질의 변환 방법과 질의 확장에 대해서 기술하고 있다. 한영 교차언어 정보 검색은 한국어 질의와 관련된 영어 문서를 검색하는 것을 말하며, 한국어 질의를 영어 질의로 변환하는 방법을 사용했다. 이를 위해 한국어 단어들에 대한 영어 대역어들의 공기 정보를 이용하며, 공기 정보로는 상호 정보를 사용했다. 또한 한국어와 영어의 연어 사전을 사용하여 성능을 향상시켰다. 추가적인 검색 성능 향상을 위한 방법으로, 기존 연구에서 많이 사용된 적합성 피드백에 의한 지역적 질의 확장 대신, 영어 워드넷을 확장하여 구축한 한영 이중언어 시소러스를 사용하여 질의 확장을 하는 전역적 질의 확장을 시도하였다. 실험결과, 정확률의 향상보다는 재현율의 향상 정도가 더 컸으며, 긴 질의보다 짧은 질의를 확장한 경우가 성능이 높았다.
감성 분석은 문장의 감성을 분석해 긍정 또는 부정으로 분류하는 작업을 의미한다. 문장에 담긴 감성을 파악해야 하기 때문에 문장 전체를 이해하는 것이 중요하다. 그러나 한 문장에 긍정과 부정의 이중 극성이 동존하는 문장은 감성 분석에 혼동이 생길 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 단어의 감성 점수 예측을 통해 감성 단어 등장 순서를 고려한 감성 분석 모델을 제안한다. 또한 최근 다양한 자연어 처리 분야에서 좋은 성능을 보이는 사전 학습 언어 모델을 활용한다. 실험 결과 감성 분석 정확도 90.81%로 기존 모델들에 비해 가장 좋은 성능을 보였다.
본 논문은 영어-한국어 교차언어 정보검색의 질의어 번역에 대한 중요한 자원으로 활용되는 병렬 말뭉치의 품질 향상을 위해서, 위키피디아의 비교 말뭉치로부터 자동으로 병렬 문장을 추출하여 활용하는 기법을 제안한다. 기존 연구에서 질의어 번역을 위해 위키피디아의 이중 어휘 사전 및 동의어, 다의어 정보를 구축하고, 기 기축된 병렬 말뭉치와 함께 활용하여 여러 의미를 가진 번역 후보 단어들 중, 최적의 단어를 선택하는 방법을 이용하고 있다. 여기서 활용되는 병렬 말뭉치는 질의어 번역에서 가장 중요한 자원이다. 하지만, 기 구축된 병렬 말뭉치는 양이 적거나, 특정 영역을 중심으로 구성되어 있는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 위키피디아로부터 자동 병렬 문장 추출 기법을 이용, 대량의 영어-한국어 간 병렬 말뭉치를 구축하고, 이를 교차언어 정보검색을 위한 질의어 번역에 적용하여 개선을 보인다. 실험의 성능 비교를 위해서 NTCIR-5 데이터를 이용하였으며 기 구축된 세종 병렬 말뭉치를 활용한 질의어 번역의 성능이 MAP 31.5%, R-P 33.0%에서, 새롭게 구축한 위키피디아 병렬 말뭉치를 활용한 질의어 번역의 성능이 MAP 34.6%, R-P 34.6%로, 각각 MAP 3.1%와 R-P 1.6%의 성능 향상을 보였다.
인터넷의 사용이 보편화됨에 따라 빠르게 변화하는 사용자의 요구를 만족시킴과 동시에 편리하고 유용한 서비스를 제공하기 위하여 사용자와 자연스럽게 의사소통할 수 있는 대화형 에이전트의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재 상용되고 있는 대부분의 대화형 에이전트들은 도메인 제한적 정보만을 제공하는 경향이 있어 도메인 변경의 경우 스크립트에서부터 새롭게 설계해야 하는 이중 부담을 겪고 있다. 본 논문에서는 스크립트 설계자가 특별한 사전 지식 없이도 간단한 입력 절차만 거쳐 자동으로 스크립트를 재구성할 수 있는 스크립트 인터페이스 구현에 초점을 맞춘다. 이 때 자연어로 입력되는 사용자 질의의 다양한 어휘들을 자동으로 대표 언어로 변환시킬 수 있도록 온톨로지 개념을 도입하여 동의어 사전을 구축함으로써 시스템의 효율성을 극대화한다. 또한 질의에 대한 다양한 답변 생성을 가능하게 하며, 실제 의류 사이트를 안내하는 대화형 에이전트를 구현하여 적용해 봄으로써 그 가능성을 알아본다.
본 논문은 한국어정보처리 과정에서 구문 관계를 의미역으로 사상시키기 위한 규칙을 효과적으로 구축하는 방법을 제시하고 있다. 의미역의 결정은 의미 분석의 핵심 작업 중 하나이며 자연어처리에서 해결해야 하는 매우 중요한 문제 중 하나이다. 일반적인 언어학 지식과 경험만 가지고 의미역 결정 규칙을 기술하는 것은 작업자의 주관에 따라 결과가 많이 달라질 수 있으며, 또 모든 경우를 다룰 수 있는 규칙의 구축은 불가능하다. 하지만 본 논문에서 제시하는 방법은 대량의 원시 말뭉치를 분석하여 실제 언어의 다양한 사용례를 반영하며, 또 수십 명의 한국어 학자들이 심도 있게 구축하고 있는 세종전자사전의 격틀 정보도 함께 고려하기 때문에 보다 객관적이고 효율적인 방법이라 할 수 있다. 의미역을 보다 정확하게 결정하기 위해 구문관계, 의미부류, 형태소 정보, 이중주어의 위치정보 등의 자질 정보를 사용하였으며, 특히 의미부류의 사용으로 인해 규칙의 적용률이 향상되는 효과를 가져올 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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