• Journal of Internet Computing and Services
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• v.1 no.2
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• pp.49-59
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• 2000

The majority of work done to date on natural language processing has focused on analysis and understanding of language, thus natural language generation had been relatively less attention than understanding, And people even tends to regard natural language generation CIS a simple reverse process of language understanding, However, need for natural language generation is growing rapidly as application systems, especially multi-language machine translation systems on the web, natural language interface systems, natural language query systems need more complex messages to generate, In this paper, we propose an algorithm to generate more flexible and natural sentence using lexical functions of Igor Mel'uk (Mel'uk ＆ Zholkovsky, 1988) and systemic grammar.

• The Journal of Bigdata
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• v.5 no.1
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• pp.197-208
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• 2020

Lexical ambiguity means that a word can be interpreted as two or more meanings, such as homonym and polysemy, and there are many cases of word sense ambiguation in words expressing emotions. In terms of projecting human psychology, these words convey specific and rich contexts, resulting in lexical ambiguity. In this study, we propose an emotional classification model that disambiguate word sense using bidirectional LSTM. It is based on the assumption that if the information of the surrounding context is fully reflected, the problem of lexical ambiguity can be solved and the emotions that the sentence wants to express can be expressed as one. Bidirectional LSTM is an algorithm that is frequently used in the field of natural language processing research requiring contextual information and is also intended to be used in this study to learn context. GloVe embedding is used as the embedding layer of this research model, and the performance of this model was verified compared to the model applied with LSTM and RNN algorithms. Such a framework could contribute to various fields, including marketing, which could connect the emotions of SNS users to their desire for consumption.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.2 no.12
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• pp.1601-1608
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• 2001

Digital library is the most important database system that needs information retrieval engine for natural language documents and multimedia data. This paper describes the experimental results of information retrieval engine and browser based on natural language processing. It includes lexical analysis, syntax processing, stemming, and keyword indexing for the natural language text. With the experimental database ‘Earth and Space Science’ that has lots of images and titles and their descriptive text in natural language, text-based search engine was tested. Combined with content-based image search engine, it is expected to be a multimedia information retrieval system in digital library

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2005.10a
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• pp.105-111
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• 2005

정형적인 프로그래밍 언어에서는 언어를 기계적으로 해석하기 위해 입력의 구조적인 형태를 구축하는 파싱이 필수적인 과정으로 여겨진다. 기계에 기반 해서 개발된 프로그래밍 언어와 달리, 인간의 자유로운 의사소통을 위해 형성된 자연어는 특유의 다양성으로 인해 어휘, 구문, 의미 분석이 매우 어렵다. 반대로 자연어 구조 분석이 성공적으로 이루어지면 응용 시스템의 성능 향상에 상당한 기여를 할 것이라고 여겨지고, 이로 인해 끊임없이 자연어 처리, 특히 구문 분석에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 파싱에 사용되는 문법 전체를 말뭉치로부터 자동 구축하여 영역별 이식성 및 문법의 효율성을 도모했다. 또한 확률적 차트 파싱 기법과 immediate-head 파싱 모델을 적용하여 기존 파싱 시스템의 성능 향상을 시도했다. 세종 말뭉치를 이용한 파서의 성능은 각각 LP/LR 78.98%/79.55%로 나타났다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.21 no.4 s.54
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• pp.251-263
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• 2004

For question-answering system, question analysis module finds the question points from user's natural language questions, classifies the question types, and extracts some useful information for answer. This paper proposes a question type classifying technique based on focus words extracted from questions and word semantic information, instead of complicated rules or huge knowledge resources. It also shows how to find the question type without focus words, and how useful the synonym or postfix information to enhance the performance of classifying module.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.813-816
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• 2005

본 논문에서는 한문 문장의 기본구조를 자연어 처리과정을 이용하여 채점하는 시스템을 구현하고자 하였다. 기존의 주관식 채점시스템은 단답형이 대부분이며, 서술형은 문장에서 키워드를 추출하여 유사도를 비교한 후 채점하는 방식으로 키워드 추출 시 명사류만 대상으로 하여 다른 품사들은 누락되며, 또한 문장의 구조를 간과하는 문제점이 있다. 본 시스템은 자연어 처리과정을 이용한 것으로 어휘분석과 구문분석을 통해 문장구조를 확인하고, 문장성분별로 해당 단어를 정확하게 사용하였는가를 검사하여 채점함으로써 기존의 문제점을 개선한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.957-962
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• 2007

본 논문에서 제안하는 정보 검색기는 일반적인 불리언(Boolean) 질의를 통해서 정보를 검색하는 것이 아니라, 문장으로 입력된 질의형태의 패턴을 분석하여 그에 맞는 정보를 직접 제공하는 것에 목적을 둔다. 이를 위해 어휘 의미 패턴(Lexical Semantic Pattern)과 온톨로지(Ontology) 기술이 정보검색기 개발에 적용되었다. 제안된 시스템에서는 다양한 형태로 표현된 문장 질의를 어휘 의미 패턴을 사용해서 문장의 질의 패턴을 추출하고 사용자 질의를 하나의 온톨로지(Ontology) 추론 질의와 매칭함으로써 질의에 대한 정확한 해답을 추출할 수 있다. 또한, 자연어 문장 입력에 대한 검색 질의 생성기를 구축하고 온톨로지로 표현된 지식을 사용하여 정보검색기 질의를 자동으로 확장함으로써 더욱 정확한 정보 검색 결과를 만들어 낼 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.133-139
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• 2006

한국어 형태소 분석 및 품사 부착을 위해 지금까지 다양한 모델들이 제안이 되었으며 어절단위 평가로 95%를 넘는 성능을 보여주는 자동 태거가 보고 되었다. 하지만 형태소 분석 및 품사 부착은 모든 자연어처리 시스템의 성능에 큰 영향을 미치므로 작은 오류도 중요하다. 본 연구에서는 대상 어절의 주변 형태소의 어휘와 품사 자질, 그리고 어절 자질을 이용하여 분류기를 학습한 후 자동 태거의 품사 부착 결과를 입력으로 받아 후처리 하는 어휘별 분류기를 제안한다. 실험 결과 어휘별 분류기를 이용한 후처리만으로 어절단위 평가 6.86%$(95.251%{\rightarrow}95.577%)$의 오류가 감소하는 성능향상을 얻었으며, 기존에 제안된 품사별 자질을 이용한 후처리 방법과 순차 결합할 경우 16.91%$(95.251%{\rightarrow}96.054%)$의 오류가 감소하는 성능 향상을 얻을 수 있었다. 특히 본 논문에서 제안하는 방법은 형태소 어휘까지 정정할 수 있기 때문에 품사별 자질을 이용한 후처리 방법의 성능을 더욱 향상시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.376-379
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• 2018

본 논문의 목적은 오픈 소스로 공개된 3가지 한국어 형태소 분석기 (kkma, twitter 및 mecab-ko)를 비교해서 한국어 자연어 처리에 가장 적합한 분석기를 선정하는 것이다. 이를 위해, 자연어 처리 분야에서 중요한 단어 임베딩 방법론 중 하나인 word2vec 모델의 성능 검증 방법을 사용해서 각 형태소 분석기의 성능을 정량적으로 비교했다. 그 결과 mecab-ko 형태소 분석기가 최적임이 확인되었다. 단 성능 검증에 사용된 어휘가 오직 명사뿐이라는 한계가 있으므로, 향후 연구에서는 좀 더 다양한 품사에 대한 성능검증이 필요할 것으로 보인다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.6 no.1
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• pp.89-94
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• 2005

In machine translation the goal of natural language generation is to produce an target sentence transmitting the meaning of source sentence by using an parsing tree of source sentence and target expressions. It provides generator with linguistic structures, word mapping, part-of-speech, lexical information. The purpose of this study is to research the Korean Characteristics which could be used for the establishment of an algorism in speech recognition and composite sound. This is a part of realization for the plan of automatic machine translation. The stage of MT is divided into the level of morphemic, semantic analysis and syntactic construction.