Annual Conference on Human and Language Technology
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2018.10a
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pp.31-34
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2018
대화 시스템에서 사람과 기계와의 모든 발화에서 발생하는 상황들을 모두 규칙화할 수 없기 때문에 자연스러운 대화가 단절되는 breakdown 현상이 빈번하게 일어날 수 있다. 이런 현상이 발생하는 이유는 다음과 같다. 첫째, 대화에서는 다양한 도메인이 등장하기 때문에 시스템이 커버할 수 있는 리소스가 부족하며, 둘째, 대화 데이터에서 학습을 위한 annotation되어 있는 많은 양의 코퍼스를 보유하기에는 한계가 있으며, 모델에 모든 대화 흐름의 히스토리를 반영하기 어렵다. 이런 한계점이 존재함에도 breakdown detection은 자연스러운 대화 시스템을 위해서는 필수적인 기능이다. 본 논문은 이런 이슈들을 해소하기 위해서 memory attention기반의 새로운 모델을 제안하였다. 제안한 모델은 대화내에 발화에 대해 memory attention을 이용하여 과거 히스토리가 반영되기 때문에 자연스러운 대화흐름을 잘 detection할 수 있으며, 기존 모델과의 성능비교에서 state-of-the art 결과를 도출하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1996.10a
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pp.173-176
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1996
한국어 생성기의 성능은 여러 가지 요소로 평가될 수 있다. 속도, 생성 문장의 복잡성 등 여러 가지 요소가 평가 대상이 될 수 있다. 그 중에서 가장 중요한 요소로 평가될 수 있는 것은 생성되는 문장이 얼마나 자연스러운 것인가 하는 것이다. 자연스러움의 정도는 정확히 측정할 수 없지만 그 중에서 어절의 순서 배치, 대응되는 정확한 어휘의 선정, 조사, 어미 등의 적절한 선정을 들 수 있다. 본 논문에서는 특정한 양상을 술어가 가질 때 주격조사의 선정에 주안점을 두었다. 기존의 생성기[l,3,7,9]에서는 대표격 조사 '가(무종성)'나 '이(유종성)'를 사용하였는데 양상을 동반할 때에는 '는(무종성)'이나 '은(유종성)'을 사용하는 것이 더 자연스럽다는 것을 보이도록 하겠다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10a
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pp.747-749
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1998
본 논문에서는 음성과 자연언어의 통합처리를 위한 효과적인 병렬 계산 모델을 제안한다. 음소모델은 continuous HMM에 기반을 둔 문맥종속형 음소를 사용하며, 언어모델은 knowledge-based approach를 사용한다. 또한 계층구조의 지식베이스상에서 다수의 가설을 처리하기 위해 memory-based parsing기술을 사용하였다. 본 연구의 병렬 음성인식 알고리즘은 분산메모리 MIMD 구조의 다중 Transputer 시스템을 이용하여 구현되었다. 실험을 통하여 음성인식 과정에서 발생하는 speech-specific problem의 해를 제공하고 음성인식 시스템의 병렬화를 통하여 실시간 음성인식의 가능성을 보여준다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.162-164
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1998
본 논문에서는 다국어 통합정보사전 구축을 위한 한국어 용언의 통합정보사전을 구축하기 위해 정립된 사전개발 시스템의 개발 방법론을 바탕으로 한 통합정보사전개발 시스템(YDK:Yongjun Dosam Keysun)을 설계하고 구현한다. 개발한 YDK는 기존의 각종 사전의 다양한 사전정보를 통합할 수 있을 뿐 아니라 여러 자연언어처리 시스템들과의 접속을 통해 언어처리를 위한 사전정보를 손쉽게 통합할 수 있어 고품질의 전자사전을 개발할 수 있다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1999.10d
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pp.92-98
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1999
본 논문에서는 연세대학교 컴퓨터과학과에서 연구되어 온 형태소 분석 시스템에 대해 설명한다. 연세대학교 자연 언어 처리 시스템의 기본적인 바탕은 무엇보다도 대량의 말뭉치를 기반으로 하고 있다는 점이다. 예컨대, 형태소 분석 사전은 말뭉치 처리에 의해 재구성 되었으며, 3000만 어절로부터 추출되어 수작업에 의해 다듬어진 어휘 데이터베이스는 형태소 분석 결과의 상당 부분을 제한하여 일차적인 중의성 해결의 역할을 담당한다. 또한 복합어 분석 역시 말뭉치에서 얻어진 사전을 바탕으로 이루어진다. 품사 태깅은 bigram hmm에 기반하고 있으며 어휘 규칙 등에 의한 후처리가 보강되어 있다. 이렇게 구성된 형태소 분석기 및 품사 태거는 구문 분석기와 함께 연결되어 이용되고 있다.
The Princeton WordNet (PWN), which was developed during last 20 years since the mid 80, aimed at representing a mental lexicon inside the human mind. Its potentiality, applicability and portability were more appreciated in the fields of NLP and KE than in cognitive psychology. The semantic and knowledge processing is indispensable in order to obtain useful information using human languages, in the CMC and HCI environment. The PWN is able to provide such NLP-based systems with 'concrete' semantic units and their network. Referenced to the PWN, about 50 wordnets of different languages were developed during last 10 years and they enable a variety of multilingual processing applications. This paper aims at describing PWN-referenced Korean Wordnet, KorLex 1.5, which was developed from 2004 to 2007, and which contains currently about 130,000 synsets and 150,000 word senses for nouns, verbs, adjectives, adverbs, and classifiers.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.135-138
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2004
음성처리기술은 정보화 시대를 위한 주요 기술의 하나이다. 이 중에서도 음성합성의 연구는 디지털 신호처리 기술과 컴퓨터의 발달로 활발히 진행되고 있다. 그러나 음성 합성기에 의해 발생된 합성음의 음질은 이해도 면에서는 상당한 진전이 있었지만, 자연감 면에서는 만족한 수준에 도달할 수 없었는데, 이러한 합성시스템의 문제점을 해결하는 방법은 다양하게 적용되는 언어정보와 합성음의 자연감을 결정하는 정확한 운율정보가 필요하다. 그러나 구한 운율 정보가 자연음에 존재하는 모든 운율 법칙을 포함할 수 없고, 또한 추출한 운율 법칙이 틀린 것이면 자연감이나 이해도가 떨어지는 합성음이 만들어지고 이것은 음성 합성 시스템의 실용화에 장애로 작용할 것이다. 본 논문은 한국어 음성 합성 시 문제가 되는 자연감을 높이기 위한 한 방법으로 자연음에 내재하는 운율 변화를 효율적으로 학습할 수 있는 인공 신경망을 제안하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.11c
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pp.2321-2324
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2002
현재의 웹은 시각적인 표현을 위한 것으로써 정보를 사람에게 어떻게 보여줄 것인가에 대해서 초점을 두고 개발되었다. 따라서 폭발적으로 증가하는 웹 데이터에서 사용자가 원하는 정보를 신속 정확하게 찾는 것은 점점 어렵게 되었다. 이를 개선하기 위해 자연언어처리, 에이전트, 검색엔진 등과 같은 기술을 개발하였으나 정보와 표현을 위한 태그의 혼합으로 컴퓨터가 정보를 효과적인 추출 및 이해하는데 한계가 있다. 이는 지금까지의 웹 기술로써는 다양한 표현과 사용하기 쉽지만 정보의 의미표현이 부족하기 때문이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 정보를 온톨로지로써 개념화하고 이를 컴퓨터가 이해하며 이기종 컴퓨터간의 자유로운 정보접근을 위해 1990년 대 말에 시맨틱 웹이 제안되었다. 현재 시맨틱 웹은 RDF(S), OIL. DAML, SHOE 등과 같은 마크업 언어가 연구 개발 중에 있으나 이 역시 지식표현 분야 위주의 연구로 그 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 시맨틱 웹을 위한 지금까지의 마크업 언어에 대한 분석을 하고, 효과적인 시맨틱 웹의 구현을 위한 객체지향의 마크업 언어를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 마크업 언어는 이기종의 분산환경에 적합하고 재사용성 및 확정성에 용이하는 등의 장점들을 갖고 있다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1992.10a
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pp.73-81
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1992
한 언어에 대한 포괄적인 언어정보 데이타베이스의 구축에 있어서는 수집된 텍스트에 대한 상세한 문법정보의 주석이 일차적 작업 대상이 된다. 이는 통사적 정보가 단순히 구문 분석상의 문제들을 해결하기 위한 정보를 제공해주는 것일 뿐 아니라 형태소 해석 및 문장 의미의 파악등 자연언어 이해시스템 전반의 성능을 향상시키는 데에 중요한 물을 차지하기 때문이다. 각개 단어의 문법적 기능에 대한 주석은 사전적 정의에 따른다면 "품사"로 표현할 수 있을 것이다. 그런데 품사는 각개 단어가 지니는 고유한 어휘의미적 정보이기보다는 구문구조에 의존적인 양상을 보인다. 이는 사전에 따라서 각개 단어에 대한 품사 정보가 달리 나타나는 점에서도 간취할 수 있는데, 한편으로 한국어 언어정보 데이타베이스 구축을 위한 문법적 주석에 있어서는 기존 사전의 품사정보에만 의존할 수는 없다는 문제점이 제기된다. 따라서 각 어휘들의 구문정보(흑은 품사정보)를 어떻게 기술할 것인가가 해결되어야 하는 것이다. 본 연구에서는 일차적으로 각 어휘들의 문장 안에서의 기능을 바탕으로 한 주석체계를 설정하고 그에 따라서 약 12만개의 문장에 대한 일차적 형식화를 수작업으로 처리하였다. 이는 향후 자동적으로 문법적 주석이 가능하도록 해주는 시스템의 개발을 지원하기 위한 언어정보의 수집에 목적을 둔 것인데, 이를 통해서 기존 국어사전에서의 언어정보상의 미비점을 수정 보완할 몇 가지 근거를 마련할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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