• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.79-89
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• 1993

본 논문에서는 대형 데이타베이스에서의 정보검색을 위한 자연언어 인터페이스 시스템을 구현하기 위한 방법을 제안한다. 질의문의 특성을 고찰하고 이를 일반적인 문장의 관점에서 수용하여 구문분석시에 반영한다. 구문분석 결과는 다음의 후처리 절차를 통해 정형 질의어인 SQL로 변환된다. 명사의 의미소성과 도메인의 어휘적 형태를 이용하여 질의문 내에 명시적으로 나타나지 않은 정보를 추출한다. 또한 질의문 내의 애트리뷰트, 릴레이션, 상수의 관련성을 규명한다. 이 두 절차를 통해 기존의 질의어 변환 시스템에서 지식베이스화하여 사용했던 자료들을 구축할 필요가 없어지므로 데이타베이스의 변경, 삽입, 삭제에 의한 영향을 받지 않으며, 자료구조 생성에 따른 부담을 없앨 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.103-107
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• 2020

의존구조 말뭉치는 자연언어처리 분야에서 문장의 의존관계를 파악하는데 널리 사용된다. 이러한 말뭉치는 일반적으로 오류가 없다고 가정하지만, 현실적으로는 다양한 오류를 포함하고 있다. 이러한 오류들은 성능 저하의 요인이 된다. 이러한 문제를 완화하려고 본 논문에서는 XGBoost와 교차검증을 이용하여 이미 구축된 구문분석 말뭉치로부터 오류를 탐지하는 방법을 제안한다. 그러나 오류가 부착된 학습말뭉치가 존재하지 않으므로, 일반적인 분류기로서 오류를 검출할 수 없다. 본 논문에서는 분류기의 결과를 분석하여 오류를 검출하는 방법을 제안한다. 성능을 분석하려고 표본집단과 모집단의 오류 분포의 차이를 분석하였고 표본집단과 모집단의 오류 분포의 차이가 거의 없는 것으로 보아 제안된 방법이 타당함을 알 수 있었다. 앞으로 의미역 부착 말뭉치에 적용할 계획이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.225-228
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• 2019

문장 임베딩은 문장의 의미를 잘 표현 할 수 있도록 해당 문장을 벡터화 하는 작업을 말한다. 문장 단위 입력을 사용하는 자연언어처리 작업에서 문장 임베딩은 매우 중요한 부분을 차지한다. 두 문장 사이의 의미관계를 추론하는 자연어 추론 작업을 통하여 학습한 문장 임베딩 모델이 기존의 비지도 학습 기반 문장 임베딩 모델 보다 높은 성능을 보이고 있다. 따라서 본 논문에서는 문장 임베딩 성능을 높이기 위하여 사전 학습된 BERT 모델을 이용한 문장 임베딩 기반 자연어 추론 모델을 제안한다. 문장 임베딩에 대한 성능 척도로 자연어 추론 성능을 사용하였으며 SNLI(Standford Natural Language Inference) 말뭉치를 사용하여 실험한 결과 제안 모델은 0.8603의 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.207-212
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• 2019

본 논문에서는 한국어로 쓰여진 과학기술 논문에 대한 기계독해 과제(일명 KorSciQA)를 제안하고자 하며, 그와 수반하는 데이터 구축 및 평가를 보고한다. 다양한 제약조건이 부가된 크라우드소싱 디자인을 통하여, 498개의 논문 초록에 대해 일관성 있는 품질의 2,490개의 질의응답으로 구성된 기계독해 데이터셋을 구축하였다. 이 데이터셋은 어느 논문에서나 나타나는 논박 요소들인 논의하는 문제, 푸는 방법, 관련 데이터, 모델 등과 밀접한 질문으로 구성되고, 각 논박 요소의 의미, 목적, 이유 파악 및 다양한 추론을 하여 답을 할 수 있는 것이다. 구축된 KorSciQA 데이터셋은 실험을 통하여 기존의 기계독해 모델의 독해력으로는 풀기 어려운 도전과제로 평가되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.297-303
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• 1999

오늘날 전산망을 통해 대량의 다양한 언어 정보가 일상 언어로 교환되고 있다. 따라서 대량의 이러한 정보를 효율적으로 처리할 수 있는 언어 정보 처리 시스템이 필요하다. Hausser (1999)와 이기용(1999)는 그러한 언어 정보 처리 시스템으로 데이터베이스 의미론을 주장하였다. 이 의미론의 특징은 자연언어의 정보 처리 시스템 구축에 상업용 데이터베이스 관리 시스템을 활용한다는 점이다. 이때 야기되는 문제 중의 하나가 표상(representation)의 문제이다. 그 이유는 언어학의 표상 방법이 데이터베이스 관리 시스템의 표상 방법과 다르기 때문이다. 특히, 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서는 테이블 (table) 형식으로 각종 정보를 표시한다. 따라서, 이 논문의 주안점(主眼点)은 언어학에서 흔히 쓰이는 표상 방법, 즉 문장의 통사 구조를 표시하는 수형(tree)이나 의미 구조를 표시하는 논리 형태(logical form), 또는 단어나 구의 특성을 나타내는 자질 구조(feature structure)를 테이블 형식으로 대체하는 방법을 모색하는 것이다. 더욱이 관계형 데이터베이스 관리 시스템에서는 테이블에 대한 각종 연산, 특히 두 테이블을 연결(link)하는 작업이 가능하고 이런 연산 과정을 통해 정보를 통합하거나 여과할 수 있기 때문에 관련 정보를 하나의 테이블에 표상하거나 정보 자료의 분산 저장과 자료의 순수성을 유지하는 것이 용이하다. 이 논문은 곧 이러한 점을 가급적 간단한 예를 들어 설명하는 데 그 목적이 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.117-120
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• 1995

자연스러운 문장을 생성하는 것은 자연미 생성에서 중요하다. 자연스러운 문장은 개념과 화자의 의도에 의해서 이루어진다. 따라서, 화자의 의도를 반영할 수 있는 한국어 생성 시스템의 설계가 필요하다. 본 논문에서는 언어 현상을 바탕으로 얻은 사람의 발화 모델에 대하여 살펴보고 설정한 한국어의 기본격에 대한 무표어순을 고찰한 후, 이를 바탕으로 화자의 의도를 반영할 수 있는 생성 시스템을 설계한다. 그리고, 이 시스템에서 몇 가지 사람의 언어 행위가 재현되는 과정을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.71-75
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• 2017

외래어란 외국어로부터 들어와 한국어에 동화되고 한국어로서 사용되는 언어이다. 나날이 우리의 언어사용 문화에서 외래어의 사용 비율은 높아져가는 추세로, 전문분야에서는 특히 두드러진다. 그러므로 더 효율적이고 효과적인 자연언어처리를 위해서 문서 내 외래어 인식은 중요한 전처리 과정이다. 따라서 본 논문에서는 bidirectional LSTM(이하 bi-LSTM)-CRF 모형의 심층학습을 이용한 음절태깅 기반의 외래어 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 외래어 인식 학습 과정은 다음과 같다. 첫째, 학습용 말뭉치 자료의 한글 음절들과 공백, 마침표(.)를 토대로 word2vec을 통해 학습용 피쳐(feature) 자료를 생성한다. 둘째, 학습용 말뭉치 자료와 학습용 피쳐 자료를 결합하여 bi-LSTM 모형 학습 자료를 구축한다. 셋째, bi-LSTM 모형을 거쳐 학습된 결과물을 CRF 모형에서 로그 가능도(log likelyhood)와 비터비(Viterbi) 알고리즘을 통해 학습 결과물을 내놓는다. 넷째, 학습용 말뭉치 자료의 정답과 비교한 뒤 모형 내부의 수치들을 조정한다. 다섯째, 학습을 마칠 때까지 반복한다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 이용하여 자체적인 뉴스 수집 자료에 대해서 높은 정확도와 재현율을 기록하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.151-155
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• 2008

언어기반 대화 시스템에서는 시스템과 사용자의 대화가 발화 자체만으로 이루어지기 때문에 사용자가 사람과 대화하는 것처럼 지시 대용어를 사용할 수 없어서 불편하다. 그리고 사용자의 발화 의미를 시스템이 정확하게 해석하기가 어렵다. 하지만 이런 언어기반 대화 시스템과는 달리 멀티모달 대화 시스템에서는 발화 자체의 정보뿐만이 아닌 제스처와 같은 발화 이외의 행위 정보들이 포함되는데 이 정보를 이용하면 지시 대용어의 처리가 가능해짐으로 시스템과의 대화가 좀 더 자연스러워진다. 본 논문에서는 군집화와 격틀을 이용하여 여러 사물들 중에서 지시 대용어가 될 가능성이 있는 지시 후보 선정을 한다. 그리고 특출성 점수와 엔트로피를 이용하여 후보 사물들 중에서 지시 대용어가 될 수 있는 대상을 선택하는 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 환경에서의 실험결과 평균 2.8번의 상호작용으로 지시 대용어를 처리할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.295-303
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• 1998

이 논문은 한국어와 일본어의 대역문형사전 구축 시에 동사의 대역어 선정을 위한 구체적인 방법을 실증적으로 제시하는데 목적이 있다. 현재 자연언어 처리에서의 동사의 의미기술은 동사의 중의성(重義性)을 해소하려는데 초점이 맞추어져 있다. 그 주된 방법론은 동사와 결합하는 명사 의미속성의 기술에 의해 중의성을 해소하려는 것이다. 이 논문에서는 개별언어에 있어서의 명사의 의미속성의 분류가 다국어를 대상으로 하는 경우 어떻게 다루어져야 하는가에 대해 언어학적인 조명을 하는데 목적이 있다. 아울러 현재까지 일본에서 구축된 동사의 의미사전 들을 비교, 명사 의미속성 분류의 기준이 어떻게 설정되어야 하는가에 대해 검증한다. 특히 외국어와의 대조는 동사와 명사의 공기관계가 각 언어마다 독특한 결합관계를 갖으며 문법체계의 차이로 인해 개별언어를 대상으로 했을 때보다 의미기술의 양상이 상당히 달라짐을 보여줄 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.327-330
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• 2020

순차적 문장 분류는 여러 문장들을 입력으로 받아 각 문장들에 대하여 사전 정의된 라벨을 할당하는 작업을 말한다. 일반적인 문장 분류와 대조적으로 기준 문장과 주변 문장 사이의 문맥 정보가 분류에 큰 영향을 준다. 따라서 입력 문장들 사이의 문맥 정보를 반영하는 과정이 필수적이다. 최근, 사전 학습 기반 언어 모델의 등장 이후 여러 자연 언어 처리 작업에서 큰 성능 향상이 있었다. 앞서 언급하였던 순차적 문장 분류 작업의 특성상 문맥 정보를 반영한 언어 표현을 생성하는 사전 학습 기반 언어 모델은 해당 작업에 매우 적합하다는 가설을 바탕으로 ELECTRA 기반 순차적 분류 모델을 제안하였다. PUBMED-RCT 데이터 셋을 사용하여 실험한 결과 제안 모델이 93.3%p로 가장 높은 성능을 보였다.