• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.209-215
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• 2005

본 논문에서는 정의형 질의응답 시스템을 위한 정답 패턴에 대하여 기술한다. 정의형 질의응답 시스템은 정의형 질의에 대한 정답으로 단답형 정답이 아닌 서술형 정답을 제공하기 때문에, 정답 추출 방법이 일반적인 단답형 정답 추출 방법과 다르다. 정의형 정답 패턴을 이용한 정의형 정답 추출은 의미 분석없이 정확한 정의형 정답을 추출할 수 있다. 정의형 정답 패턴은 정확한 정답 추출을 위해 정답 패턴과 패턴별 제약 규칙, 우선순위로 구성된다. 정의형 정답 학습 코퍼스로부터 정답 패턴을 추출하고, 각각의 정답 패턴에 대한F-measure에 따라 최적화하여 패턴별 제약 규칙을 구성한다. 마지막으로 정확률과 정답 패턴 구문 구조를 이용하여 우선순위를 결정한다. 제안한 정의형 정답 패턴을 이용한 정의형 정답 추출은 실험 코퍼스에 대해 정확률 0.8207, 재현율 0.9268, F-measure 0.8705를 보였다. 이것은 제안한 방법이 정의형 질의응답 시스템에 효율적으로 사용될 수 있음을 의미한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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• pp.303-307
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• 2004

본 논문에서는 서술형 정답을 요구하는 질의에 대해 올바른 서술형 정답을 추출하는 서술형질의응답시스템에 대해 기술한다. 질의응답시스템에서 요구되는 다양한 서술형 정답을 추출하기 위해 정답 유형을 10가지로 정의하였다. 말뭉치로부터 각 서술형 정답 유형에 대한 정답 패턴을 정의하고, 패턴별 제약 규칙 및 각 유형별 패턴적용 순위화 등을 사용하여 정확한 서술형 정답이 추출되도록 하였다. 정답 패턴은 서술형 정답의 구문 구조 및 각 패턴 또는 정답 유형별 실마리 어휘 등으로 구성된다. 현재 학습되지 않은 일반 문서에 대해 59.2%의 서술형 정답 추출 정확도를 보이며, 시스템 성능 향상을 위해 연구가 진행중이다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.470-475
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• 2004

본 논문에서는 정의형 정답 문장을 요구하는 질의에 대하여 올바른 정답 문장을 추출하는 방법에 대해 기술한다. 말뭉치로부터 정의형 정답문장 패턴을 정의하고, 패턴별 제약 규칙 및 패턴 순위화 같은 방법들을 이용하여 정확한 정의형 정답 문장이 추출되도록 하였다. 정답 패턴은 정의형 정답 문장의 구문 구조 및 각 패턴 또는 정답 패턴 별 실마리 어휘 등으로 구성된다. 현재 학습되지 않은 일반 문서에 대해 약 83%의 정의형 정답 문장 추출 정확도를 보이고 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.45-49
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• 2013

기존 연구에서는 질의 응답 시스템에서 정답 유형을 분류하기 위해 패턴 매칭 방식이나 교사 학습(Supervised Learning)을 이용했다. 패턴 매칭 방식은 질의 분석을 통해 수동으로 패턴을 구축해야 한다. 교사 학습에서는 훈련 데이터 전체에 정답 유형이 태깅(Tagging)되어야 하며, 이를 위해서는 사용자의 질의에 정답 유형을 수동으로 태깅하는 작업이 많이 필요하다. 웹을 통해 정답 유형이 태깅되지 않은 대용량의 사용자 질의 말뭉치를 구할 수 있지만, 이 데이터에는 정답 유형이 태깅되어 있지 않다. 따라서, 대용량의 사용자 질의에 비례하여, 정답 유형을 수동으로 태깅하는 작업량이 증가한다. 앞서 언급한 두 가지 방법론에서, 정답 유형 분류를 위해 수작업이 많이 필요하다는 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 일부 태깅된 훈련 데이터를 필요로 하는 반교사 학습(Semi-supervised Learning)에 기반한 정답 유형 분류를 제안한다. 이는 정답 유형 분류 작업에 필요한 노동력을 최소화함으로 대용량의 데이터를 통한 효율적 질의 응답 시스템 구축을 가능하게 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.129-132
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• 2015

본 논문에서는 단어열 패턴과 리커런트 신경망을 이용한 하이브리드 음성 인식 오류 수정 방법을 제안한다. 음성 인식 결과 문장에서 음성 인식 오류 단어가 발견되었을 경우에 첫째로 단어열 패턴과 그 패턴의 발음열 점수를 통해 1차적 수정을 하고 적절한 패턴을 찾지 못하였을 경우 음절단위로 구성된 Recurrent Neural Network를 통해 단어를 음절단위로 생성하여 2차적으로 오류를 수정한다. 해당 방법론을 한국어로 된 음성 인식 오류와 그 정답 문장으로 구성된 TV 가이드 영역 말뭉치를 바탕으로 성능을 평가하였고, 기존의 단순 단어열 패턴 기반의 음성 인식 오류 수정보다 성능이 향상되었음을 볼 수 있었다. 이 방법론은 음성 인식 오류와 정답의 말뭉치가 필요 없이 옳은 문장으로만 구성된 일반 말뭉치만으로 훈련이 가능하여, 음성 인식 엔진에 의존적이지 않는 강점이 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권11호
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• pp.795-802
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• 2002

본 논문은 2-패스 점수 부여 방법에 기초한 정답 후보 색인기를 이용하여 고속, 고정밀의 질의 응답을 실현하는 한국어 질의 응답 시스템을 제안한다. 제안한 정답 후보 색인기의 색인 과정은 다음과 같다. 먼저, 대상 문서에 포함된 모든 정답 후보들을 추출한다. 그리고, 2-패스 점수 부여 방법을 이용하여 각 정답 후보와 밀접하게 연관된 주변 내용어들에게 점수를 부여한다. 마지막으로 데이터베이스에 각 정답과 점수가 부여된 내용어들을 역파일 형태로 저장한다. 사용자의 질의에 포함된 의도(질의 유형)을 파악하기 위해서는 수동으로 구축된 lexico-syntactic 패턴을 이용한다. 이러한 색인 방법과 질의 처리 방법을 이용하여, 제안된 질의 응답 시스템은 빠른 응답 시간을 보장하고 정확률을 향상시킨다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.203-208
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• 2021

본 논문에서는 맥락에 따라 개체명의 범주가 달라지는 어휘를 중심으로 교차 태깅된 개체명의 성능을 레이블과 스팬 정답률, 문장 성분과 문장 위치에 따른 정답률로 나누어 살펴 보았다. 레이블의 정확도는 KoGPT2, mBERT, KLUE-RoBERTa 순으로 정답률이 높아지는 양상을 보였다. 스팬 정답률에서는 mBERT가 KLUE-RoBERTa보다 근소하게 성능이 높았고 KoGPT2는 매우 낮은 정확도를 보였다. 다만, KoGPT2는 개체명이 문장의 끝에 위치할 때는 다른 모델과 비슷한 정도로 성능이 개선되는 결과를 보였다. 문장 종결 위치에서 인식기의 성능이 좋은 것은 실험에 사용된 말뭉치의 문장 성분이 서술어일 때 명사의 중첩이 적고 구문이 패턴화되어 있다는 특징과 KoGPT2가 decoder기반의 모델이기 때문으로 여겨지나 이에 대해서는 후속 연구가 필요하다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.526-533
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• 2007

본 논문에서는 조직구성원을 대상으로 하여 이고그램, 인생태도, 스트로크, 시간의 구조화 4개의 이론을 이용한 직무만족의 패턴에 대한 연구를 하였다. 패턴분석의 도구로서는 특별히 패턴분석에 효과적인 모델인 퍼지 TAM 네트워크를 사용하였다. 퍼지 TAM 네트워크의 입력데이터는 교류분석의 4개 이론의 값이며, 출력데이터는 직무만족의 점수를 2개로 나눈 클래스이다. 연구의 결과로서는 4개의 교류분석의 이론과 직무만족의 패턴분석에 대한 트레이닝 데이터의 정답률은 85-100%, 체킹데이터의 정답률은 60%이었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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• pp.145-150
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• 2004

본 논문에서는 질의 응답 시스템에서 정답 추출을 위해 사용되는 표층 텍스트 패턴을 장거리 의존 문제에도 적용 가능하도록 확장하는 방법을 제안한다. 기존의 패턴 추출 시스템들의 패턴을 구성하고 있는 단어들간의 연속성과 불연속성에 대한 정보를 나타내도록 패턴 형태를 확장함으로써 장거리 의존 문제를 해결한다. 본 논문에서 제안한 형태의 패턴을 TREC-10의 질의를 이용해서 웹 데이터로 실험하여 정확도와 TREC의 평가 기준인 MRR을 사용해서 기존 시스템들과 성능을 비교했다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.178-180
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• 2004

질의 응답(Question Answering) 시스템은 질의에서 요구하는 정답 유형(Answer tyype) 및 질의에 사용된 용어를 적용하여 보다 정확한 답을 추출하고자 한다. 그러나 질의에 사용된 용어들이 문서의 정답문장에 그대로 사용되지 않고 같은 의미의 다른 어휘로 출현하기도 하며, 혹은 다른 문법적 정보를 가진 카테고리로 등장하여 정답 추출에 어려움이 따른다. 따라서, 본 논문은 질의별 카테고리 개념 리스트를 구축하여 효과적인 의미적 질의 확장 방법론을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 질문 문장의 패턴 린 질의 정보 유형을 파악하여 질의 카테고리 및 카테고리별 개념 리스트를 구축한다. 그런 후 구축된 질의 개념 카테고리 및 리스트를 활용하여 질의 유형을 학습하고, 새로운 질의가 입력되면 해당 개념 카테고리로 분류한 후, 개념 리스트를 기반으로 개념별 질의 확장을 수행한다. 제안된 시스템의 성능 명가를 위하여, TREC-9의 질의와 TREC 문서 중 1991년도 WSJ(Wall Street Journal) 42,654건을 대상으로 실험한 결과 질의 확장을 수행하지 않는 시스템의 경우 MRR(Mean reciprocal ratio) 측정에서 0.223의 결과를 보인 반면 제안된 시스템의 경우 0.50의 향상된 결과를 보였다.