• Title/Summary/Keyword: 자연어 처리 도구

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Scenario Generation Assistance System Using GPT-3 (GPT-3를 활용한 시나리오 생성 보조 시스템)

  • Jo, Dongha;Jeon, Isle;Moon, Mikyeong
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.07a
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    • pp.503-504
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    • 2022
  • 최근 자연어 처리 분야에서 언어 모델을 활용하여 문장 생성에 관한 연구가 이루어지고 있다. 기존 언어 모델을 활용하여 생성된 시나리오는 텍스트를 학습하여 활용하는 것 외에는 작가의 의도를 반영하는 것에 한계가 존재했고 문맥에 일관성 없는 모습을 보여주었다. 시나리오를 작성하는 것은 작가가 흐름을 주도하며 작업해야 하는 내용이다. 본 논문에서는 GPT-3 기반 언어 모델을 기반으로 다양한 시나리오 문장을 생성하여 작가가 선택하거나 원하는 문장을 직접 입력하는 등 작가의 의도에 부합하는 시나리오를 생성하는 보조 시스템을 제안한다. 본 연구를 통해 시나리오 생성을 포함한 문장 생성 분야의 보조 도구로 활용하여 작가의 의도를 반영하는 결과물을 생성하는 것을 목표로 한다.

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Kane: Knowledge Annotation Tool for Semantic Information (Kane: 의미정보 말뭉치 구축 도구)

  • Bae, Won-Sik;Cha, Jeong-Won
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2009.10a
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    • pp.121-125
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    • 2009
  • 본 논문에서는 의미정보 말뭉치 구축 도구인 Kane에 대해 설명한다. 형태소 분석기나 구문 분석기, 개체명 인식기 등 자연어처리를 위한 기본이 되는 시스템에는 말뭉치가 필요하며, 말뭉치의 구축에는 많은 비용이 든다. 일반적으로 말뭉치 구축 작업은 전용 구축 도구가 없이 문서 편집기를 사용하여 이루어지는 경우가 많아 말뭉치 구축 작업 효율이 떨어지고, 자연스럽게 구축되는 말뭉치의 품질도 낮아진다. 문서 편집기를 사용할 때 발생하는 대표적인 문제는 키보드를 이용한 기계적인 작업이 반복된다는 것이며, 키보드 입력에 따른 오타 문제 또한 발생한다. Kane에서는 기계적인 작업 및 키보드 입력을 간편한 인터페이스를 통해 최소화하였으며, 마우스 조작으로도 쉽게 말뭉치를 구축할 수 있다. 또한 사전을 이용한 이전 작업 내용 참조 기능을 지원하여 작업의 효율성 및 일관성 문제를 개선하고자 하였다.

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KoNLPy: Korean natural language processing in Python (KoNLPy: 쉽고 간결한 한국어 정보처리 파이썬 패키지)

  • Park, Eunjeong L.;Cho, Sungzoon
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2014.10a
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    • pp.133-136
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    • 2014
  • 파이썬은 간결한 아름다움을 추구하는 동시에 강력한 스트링 연산이 가능한 언어다. KoNLPy는 그러한 특장점을 살려, 파이썬으로 한국어 정보처리를 할 수 있게 하는 패키지이다. 꼬꼬마, 한나눔, MeCab-ko 등 국내외에서 개발된 여러 형태소 분석기를 포함하고, 자연어처리에 필요한 각종 사전, 말뭉치, 도구 및 다양한 튜토리얼을 포함하여 누구나 손쉽게 한국어 분석을 할 수 있도록 만들었다.

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SERI Test Suites '97 : Test Sentences for Korean Syntactic Analyser (SERI Test Suites '97 : 한국어 구문분석기 성능 평가용 문장 모음)

  • Sung, Won-Kyung;Jang, Myung-Gil;Park, Jae-Deuk;Ryu, Pum-Mo;Lee, Hyun-A;Park, Dong-In
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1997.10a
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    • pp.320-326
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    • 1997
  • 자연어 정보처리 분야의 거듭된 발전은 다양한 언어처리 도구들의 출현을 가져왔다. 그러나 객관적인 성능 평가 기준의 부재로 인해, 개발된 도구들은 임의의 기준에 따라 평가될 수 밖에 없었다. 그 결과 성능 평가 결과는 평가자와 평가자가 제안한 기준에 따라 다를 수 밖에 없었고 따라서 평가 결과 자체 역시 설득력을 갖을 수가 없었다. 이와 같은 문제에 대한 해결책을 찾고자 하는 노력의 일환으로, 본 연구에서는 한국어처리 도구들 중 특히 구문분석기의 체계적이고도 객관적인 성능 평가를 목적으로 제작된 문장들과 관련 주석 정보들로 구성된 SERI Test Suites '97을 소개한다.

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Detecting Inconsistent Code Identifiers (코드 비 일관적 식별자 검출 기법)

  • Lee, Sungnam;Kim, Suntae;Park, Sooyoung
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.2 no.5
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    • pp.319-328
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    • 2013
  • Software maintainers try to comprehend software source code by intensively using source code identifiers. Thus, use of inconsistent identifiers throughout entire source code causes to increase cost of software maintenance. Although participants can adopt peer reviews to handle this problem, it might be impossible to go through entire source code if the volume of code is huge. This paper introduces an approach to automatically detecting inconsistent identifiers of Java source code. This approach consists of tokenizing and POS tagging all identifiers in the source code, classifying syntactic and semantic similar terms, and finally detecting inconsistent identifiers by applying proposed rules. In addition, we have developed tool support, named CodeAmigo, to support the proposed approach. We applied it to two popular Java based open source projects in order to show feasibility of the approach by computing precision.

A Conversational Agent based on Structured Pattern Matching (구조적 패턴매칭에 기반한 대화형 에이전트)

  • 이승익;조성배
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.04b
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    • pp.409-411
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    • 2001
  • 인터넷 사이트의 정보량이 증가함에 따라 사용자에게 필요한 정보를 검색할 수 있는 도구를제공해야 할 필요성이 증대되고 있다. 아직까지는 대부분의 사이트에서 키워드에 기반한 단순한 검색기법을 주로 사용하는데, 이 방식은 사용자의 의도를 제대로 표현하기 어렵기 때문에 검색결과가 지나치게 많거나 의도하지 않은 결과를 얻기 쉽고, 사용자가 자연스럽게 정보를 검색할 수 없는 문제가 있다. 이 논문에서는 자연어를 통하여 사용자에게 보다 정확하고 친절하게 적절한 정보를 제공해주는 대화형 에이전트를 제안한다. 이 시스템은 기존의 자연어처리 기법의 한계를 극복하기 위하여 질의-답변간의 융통성 있는 패턴매칭 기법을 사용하며, 효과적인 매칭을 위하여 포섭구조에 기반한 질의분류를 선행하는 구조적 패턴매칭 방식 사용한다. 간단한 웹 페이지를 소개하는 문제에 적용한 결과, 그 가능성 및 개선점을 파악할 수 있었다.

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Word Ambiguity Resolution for Concept-based Text Classification (개념 기반 문서 분류를 위한 단어 애매성 해소)

  • 강원석;황도삼
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.10b
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    • pp.167-169
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    • 2000
  • 문서 분류 시스템은 문서에 나타난 용어나 개념의 출현 정보를 이용한다. 개념 기반문서분류는 용어를 사용하지 않고 문서의 단어에 나타난 의미를 이용한다. 단어가 중의성을 가지는 경우 그 뜻을 정확히 가리지 않으면 문서에 출현하지 않은 의미를 이용하게 되므로 문서 분류 시스템의 성능이 저하된다. 본 논문은 개념 기반 문서분류를 위하여 단어 애매성 해소를 시도하였다. 문서에 출현된 의미 정보를 이용하여 의미들간의 공기정보를 구하고 이를 이용하여 단어의 애매성을 해소하였다. 단어의 의미정보는 시소러스 도구를 통해 획득하고 의미들간의 공기정보는 의미들간의 동시 출현 정보를 획득하여 구축하였다. 본 시스템은 문서 분류 등 자연어처리 분야에 이용할 수 있어 효용가치가 높다.

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Emotion and Sentiment Analysis from a Film Script: A Case Study (영화 대본에서 감정 및 정서 분석: 사례 연구)

  • Yu, Hye-Yeon;Kim, Moon-Hyun;Bae, Byung-Chull
    • Journal of Digital Contents Society
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    • v.18 no.8
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    • pp.1537-1542
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    • 2017
  • Emotion plays a key role in both generating and understanding narrative. In this article we analyzed the emotions represented in a movie script based on 8 emotion types from the wheel of emotions by Plutchik. First we conducted manual emotion tagging scene by scene. The most dominant emotions by manual tagging were anger, fear, and surprise. It makes sense when the film script we analyzed is a thriller-genre. We assumed that the emotions around the climax of the story would be heightened as the tension grew up. From manual tagging we could identify three such duration when the tension is high. Next we analyzed the emotions in the same script using Python-based NLTK VADERSentiment tool. The result showed that the emotions of anger and fear were most matched. The emotion of surprise, anticipation, and disgust, however, scored lower matching.

말뭉치에 근거한 한국어 사전 표제어 구성

  • Park, Yeong-Hwan;Yun, Jun-Tae;Song, Man-Seok
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1991.10a
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    • pp.58-65
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    • 1991
  • 사전은 자연어를 처리하는 핵심 부분을 이루고 있다. 그러나 기존의 한국어 사전은 기계적인 처리에 직접 이용하기에는 크게 미흡하다. 특히, 사전의 기본을 이루는 표제어 수록에 관한 연구는 더욱 취약한 형편이다. 본 연구는 새로운 한국어 사전의 표제어률 구성하기 위하여 대형 말뭉치를 수집하였다. 이 말뭉치를 이용하여 기존 사전에서 빠져있는 미등록어들을 찾아내어 수록하고, 말뭉치에 나타난 각 단어의 출현 빈도를 조사하였다. 이 연구를 수행하기 위하여 형태소 분석기, 용례 분석기 등의 필수적인 텍스트 처리 도구들을 개발하였다. 또한, 말뭉치에 나타난 어절 단위의 오류 분포를 조사하여 밝히었다.

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A Study on the Introduction of Intelligent Document Processing and Change of Record Management (지능형 문서처리 도입과 기록관리 변화에 관한 연구)

  • Ryu, Hanjo;Lee, Kyungnam;Hwang, Jinhyun;Yim, Jinhee
    • The Korean Journal of Archival Studies
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    • no.68
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    • pp.41-72
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    • 2021
  • In order to analyze big data, documents should be converted to a open standard format to increase machine readability. It also need natural language processing tools. This study focused on the background of intelligent document processing and the status of research in the public sector, and predicted the changes in work that intelligent document processing would bring. This study noted the changes that intelligent document processing would bring to the archival work, and also considered changes in the role of archivist and their required competencies. Changes in archival work could be anticipated across a wide range of Records Management work and Archives Management work. In particular, it was expected to have a significant impact on the automation of repetitive archival tasks or the description and utilization of records. This study proposed the need to prepare new archival work procedures, methods, and necessary competencies in response to these change in archival work.