• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.321-326
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• 2020

본 연구에서는 한국어 감성분석 성능 향상을 위한 DECO(Dictionnaire Electronique du COreen) 한국어 전자사전과 LGG(Local-Grammar Graph) 패턴문법 기술 프레임에 의존파서 및 LSTM을 적용하는 하이브리드 방법론을 제안하였다. 본 연구에 사용된 DECO-LGG 언어자원을 소개하고, 이에 기반하여 의미 정보를 의존파서(D-PARS)와 페어링하는 한편 OOV(Out Of Vocabulary)의 문제를 LSTM을 통해 해결하여 자질기반 감성분석 결과를 제시하였다. 부트스트랩 방식으로 반복 확장될 수 있는 LGG 언어자원 및 알고리즘을 통해 수행되는 자질기반 감성분석 프로세스는 전용 플랫폼 DecoFESA를 통해 그 범용성을 확장하였다. 실험을 위해서 네이버 쇼핑몰의 '화장품 구매 후기글'을 크롤링하였으며, DecoFESA 플랫폼을 통해 현재 구축된 DECO-LGG 언어자원 기반의 감성분석 성능을 평가하였다. 이를 통해 대용량 언어자원의 구축과 이를 활용하기 위한 어휘 시퀀스 처리 알고리즘의 구현이 보다 정확한 자질기반 감성분석 결과를 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.489-498
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• 2006

색인전문가에 의해 분류된 웹문서들을 통계적 자질 선택방법으로 자질을 추출하여 클라스터링을 해 보면, 자질 선택에 사용된 데이터셋에 따라 성능과 결과가 다르게 나타난다. 그 이유는 많은 웹 문서에서 문서의 내용과 관계없는 단어들을 많이 포함하고 있어 문서의 특정을 나타내는 단어들이 상대적으로 잘 두드러지지 않기 때문이다. 따라서 클러스터링 성능을 향상시키기 위해 이런 부적절한 자질들을 제거해 주어야 한다. 따라서 본 논문에서는 자질 선택에서 자질의 문서군별 자질값뿐만 아니라, 문서군별 자질값의 분포와 정도, 자질의 출현여부와 빈도를 고려한 자질 필터링 알고리즘을 제시한다. 알고리즘에는 (1) 단위 문서 내 자질 필터링 알고리즘(FFID : feature filtering algorithm in a document), (2) 전체 데이터셋 내 자질 필터링 알고리즘(FFIM : feature filtering algorithm in a document matrix), (3)FFID와 FFIM을 결합한 방법(HFF:a hybrid method combining both FFID and FFIM) 을 제시한다. 실험은 단어반도를 이용한 자질선택 방법, 문서간 동시-링크 정보의 자질확장, 그리고 위에서 제시한 3가지 자질 필터링 방법을 사용하여 클러스터링 했다. 실험 결과는 데이터셋에 따라 조금씩 차이가 나지만, FFID보다 FFIM의 성능이 좋았고, 또 FFID와 FFIM을 결합한 HFF 결과가 더 나은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.184-186
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• 2015

의미역 결정은 주어진 술어와 의존 관계에 있는 여러 논항들과 그 술어간의 의미 관계를 결정하는 것이다. 의미역 결정은 보통 대량의 말뭉치를 이용하여 분류의 관점에서 문제를 해결하고자 한다. 본 논문에서는 한국어 구문 표지 부착된 말뭉치에 구축한 의미역 표지 부착 말뭉치 10,000 문장을 이용한 자동 의미역 결정 방법을 제안한다. 특히, 한국어는 그 특성상 조사와 어미가 문법 관계뿐만 아니라 의미 관계 설정에도 매우 중요한 역할을 하기 때문에 기존의 의미역 결정 연구에서 미비했던 부분인 조사와 어미 정보를 개선하여 새로운 자질 (features) 로 설계하여 의미역 결정을 시도하였다. 기존의 다른 언어에서의 의미역 결정 연구에서 사용된 자질에 본 논문에서 제시된 접사 정보에 기반한 자질을 추가하게 되면 약 77.9%의 F1 점수를 얻을 수 있었는데, 이는 기존 연구에 비하여 약 10% 포인트 향상된 결과이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.61-66
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• 2018

인과관계 추출이란 어떠한 문장에서 인과관계가 존재하는지, 인과관계가 존재한다면 원인과 결과의 위치까지 분석하는 것을 말한다. 하지만 인과관계 관련 연구는 그 수가 적기 때문에 말뭉치의 수 또한 적으며, 기존의 말뭉치가 존재하더라도 인과관계의 특성상 새로운 도메인에 적용할 때마다 데이터를 다시 구축해야 하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 도메인 특화에 따른 데이터 구축비용 문제를 최소화하면서 새로운 도메인에서 인과관계 모델을 잘 구축할 수 있는 통계 기반 모델을 이용한 인과관계 데이터 확장 방법과 도메인에 특화되지 않은 일반적인 언어자질과 인과관계에 특화된 자질을 심층 학습 기반 모델에 적용함으로써 성능 향상을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2005년도 제17회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.43-49
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• 2005

이 논문에서는 전자 사전의 뜻 풀이말을 이용하여 용어를 자동 분류하는 용어 클러스터링 시스템을 설계하였다. 클러스터링 성능에 영향을 미치는 요소로 자질 선택 자질 표현 그리고 유사도 측정 등이 있다. 이 논문에서는 이러한 요소들이 용어 클러스터링에 미치는 영향을 평가해보았다. 클러스터링 결과를 객관적으로 비교하기 위해서 용어 클러스터링 결과와 한국어 의미 계층망에서 추출한 정답 클러스터를 비교하였다 실험 결과, 용어의 뜻 풀이말만 자질로 사용한 방법보다는 뜻 풀이말 자질을 확장하는 방법이 훨씬 더 좋은 결과를 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권3호
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• pp.233-238
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• 2009

자질 수가 적은 소규모 크기 문서들의 자동분류는 좋은 성능을 얻기 어렵다. 그 이유는 문서집단 전체의 자질 수는 크지만 단위 문서 내 자질 수가 상대적으로 너무 적기 때문에 문서간 유사도가 너무 낮아 우수한 분류 알고리즘을 적용해도 좋은 성능을 얻지 못한다. 특히 웹 디렉토리 문서들의 자동분류에서나, 디스크 복구 작업에서 유사도 평가와 자동분류로 연결되지 않은 섹터를 연결하는 작업에서와 같은 소규모 크기 문서의 자동분류에서는 좋은 성능을 얻지 못한다. 따라서 본 논문에서는 소규모 크기 문서의 자동분류에서의 문제점을 해결하기 위해 분류 사전작업으로, 예제기반 자질 필터링 방법 Relief-F알고리즘을 소규모 문서 내 자질 필터링에 적합한 ERelief-F 알고리즘을 제시한다. 또 비교 실험을 위해, 기존의 자질 필터링 방법 중 Odds Ratio와 정보이득, 또 Relief-F 알고리즘을 함께 실험하여 분류결과를 비교하였다. 그 결과, ERelief-F 알고리즘을 사용했을 때의 결과가 정보이득과 Odds Ratio, Relief-F보다 월등히 우수한 성능을 보였고 부적절한 자질도 많이 줄일 수 있었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권3호
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• pp.194-198
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• 2017

본 논문에서는 학술 문헌에서 표현된 단백질 간 상호 작용(Protein-Protein Interaction) 정보를 자동으로 추출하기 위한 확장된 형태의 Convolutional Neural Network (CNN) 모델을 제안한다. 이 모델은 기존에 관계 추출(Relation Extraction)을 위해 고안된 단순 자질 기반의 CNN 모델을 확장하여 다양한 전역 자질들을 추가적으로 적용함으로써 성능을 개선할 수 있는 장점이 있다. PPI 추출 성능 평가를 위해서 많이 활용되고 있는 준거 평가 컬렉션인 AIMed를 이용한 실험에서 F-스코어 기준으로 78.0%를 나타내어 현재까지 도출된 세계 최고 성능에 비해 8.3% 높은 성능을 나타내었다. 추가적으로 CNN 모델이 복잡한 언어 처리를 통한 자질 추출 작업을 하지 않고도 단백질간 상호 작용 추출에 높은 성능을 나타냄을 보였다.

• 정보관리학회지
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• 제35권2호
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• pp.63-88
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• 2018

본 연구는 LDA 토픽 모델과 딥 러닝을 적용한 단어 임베딩 기반의 Doc2Vec 기법을 활용하여 자질을 선정하고 자질집합의 크기와 종류 및 분류 알고리즘에 따른 분류 성능의 차이를 평가하였다. 또한 자질집합의 적절한 크기를 확인하고 문헌의 위치에 따라 종류를 다르게 구성하여 분류에 이용할 때 높은 성능을 나타내는 자질집합이 무엇인지 확인하였다. 마지막으로 딥 러닝을 활용한 실험에서는 학습 횟수와 문맥 추론 정보의 유무에 따른 분류 성능을 비교하였다. 실험문헌집단은 PMC에서 제공하는 생의학 학술문헌을 수집하고 질병 범주 체계에 따라 구분하여 Disease-35083을 구축하였다. 연구를 통하여 가장 높은 성능을 나타낸 자질집합의 종류와 크기를 확인하고 학습 시간에 효율성을 나타냄으로써 자질로의 확장 가능성을 가지는 자질집합을 제시하였다. 또한 딥 러닝과 기존 방법 간의 차이점을 비교하고 분류 환경에 따라 적합한 방법을 제안하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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• pp.40-45
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• 2004

본 논문에서는 영화명, 도서명, 음악명 등의 제목 개체명 인식을 위한 새로운 방법에 대해 기술한다. 제목 개체명은 개체명 내부에 기존 MUC에서 분류한 인명, 지명, 기관명 등과 같은 일반적인 개체명과는 달리, 철자 자질 등 내부 자질을 사용하기 어려우며, 제목 개체명 부착 말뭉치가 없기 때문에 기존 연구에서 좋은 성능을 보인 방법들을 적용하기는 힘들다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 원시 말뭉치에서 자동으로 구축한 문맥 패턴 정보와 개체명 사전을 사용하여 제목 개체명을 인식하는 방법을 제안한다. 패턴과 제목 개체명 사전 구축을 위해, 사전 정보를 이용한 패턴 확장과 이렇게 구축된 패턴 정보를 사용한 사전 확장 단계를 반복 수행하여 문맥 패턴과 제목 개체명 사진을 점진적으로 증가시키는 방법을 사용하였으며, 이러한 정보가 제목 개체명 인식에 도움이 됨을 실험적으로 입증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.50-59
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• 2007

본 논문에서는 효율적인 정보검색을 위한 의미 기반의 질의 분석 및 확장을 제안한다. 기존의 정보검색 시스템들은 사용자 질의로 자연언어 질의를 허용하고 있지만 단순히 명사 단어의 색인어를 사용자 질의로부터 추출하여 정보검색에 활용하기 때문에 사용자의 질의 의도를 반영한 정보검색을 하지 못한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 의미 기반 질의 분석 및 확장은 사용자의 질의를 의미적으로 분석하여, 질의유형을 결정하고 의미 자질들을 추출한다. 추출된 의미 자질들과 정답을 표현하기 위해 사용되는 구문구조를 이용하여 사용자 질의를 확장한다. 또한 확장된 질의를 이용하여 정답을 포함하는 관련문서들을 정보검색 결과의 상위에 랭크시킬 수 있는 방법을 제시한다. 비교적 짧지만 사용자의 질의 의도를 충분히 표현하고 있는 자연언어 질의에 대한 의미 기반의 질의 분석 및 확장을 통해 정보검색의 정확률을 향상시킬 수 있음을 보였다.