• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.522-524
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• 2023

화합물 관련 한국어 문서는 화합물 정보를 추출하여 그 용도를 발견할 수 있는 중요한 문서임에도 불구하고 자연어 처리를 위한 말뭉치의 구축이 되지 않아서 활용이 어려웠다. 이 연구에서는 최초로 한국 특허 문서에서 한국어 화합물 개체명 인식(Chemical Named Entity Recognition, CNER)을 위한 말뭉치를 구축하였다. 또한 구축된 CNER 말뭉치를 기본 모델인 Bi-LSTM과 KorBERT 사전학습 모델을 미세 조정하여 개체명 인식을 수행하였다. 한국어 CNER F1 성능은 Bi-LSTM 기반 모델이 83.71%, KoCNER 말뭉치를 활용하는 자연어 처리 기술들은 한국어 논문에 대한 화합물 개체명 인식으로 그 외연을 확대하고, 한국어로 작성된 화합물 관련 문서에서 화합물 명칭뿐만 아니라 물성, 반응 등의 개체를 추출하고 관계를 규명하는데 활용 될 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권9호
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• pp.419-424
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• 2016

특허 정보검색에서는 검색 정확도를 높이거나 유사 특허들을 검색하기 위한 목적으로 청구항 등 특허 기술 문서의 내용을 대표하는 개체명 인식이 필요하다. 본 연구에서는 특허 개체명을 자동으로 인식하기 위하여 기계 학습 기법에서 태깅 문제 해결에 매우 우수한 성능을 보이는 조건부 랜덤 필드 기법을 이용하는 특허 개체명 인식 방법을 제안하였다. 개체명 태깅이 되어 있는 특허 문서 말뭉치에서 66만 어절을 학습용 데이터로 사용하여 특허 개체명 시스템을 구축하고, 7만 어절을 평가용 데이터로 사용하여 성능 평가를 하였다. 실험 결과에 의하면 개체명 인식 정확도는 93.6%이고, 개체명 인식 성능을 수작업 태깅 결과와 비교하여 일치도를 평가했을 때 카파 계수는 0.67로 나타났다. 이 카파 계수값은 두 사람의 수작업 태깅 결과에 대한 카파 계수 0.6 보다 높은 것으로 특허 개체명 인식 시스템이 수작업 태깅을 대신하여 실용적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권12호
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• pp.1254-1258
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• 2010

정보 검색에 있어서 통일 객체를 다양한 표기로 기술하는 문제는 시스템의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 특허 정보의 국/영문 제목을 병렬말뭉치로 이용하여 대역어 뭉치를 추출하고, 이를 각 단어의 특징(Feature)으로 이용하여 대체어 목록을 자동 추출하는 방법을 제안한다. 또한 대체어 목록 내에 대체어가 아닌 다수의 연관단어들이 포함되는 문제점을 해결하기 위하여 국문 제목에서 추출한 연관단어 뭉치를 이용하여 대체어 목록 내 연관단어들을 필터링하는 방법을 제안한다. 평가결과에 따르면 본 연구에서 제안한 방법이 기존의 대체어 추출 방법들보다 더 우수한 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.44-49
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• 2009

통계기계번역에서 도메인에 특화된 번역을 시도하여 성능향상을 얻는 방법이 있다. 이를 위하여 문장의 유형이나 장르에 따라 클러스터링을 수행한다. 그러나 기존의 연구 중 문장의 유형 정보와 장르에 따른 정보를 동시에 사용한 경우는 없었다. 본 논문에서는 문장 사이의 문법적 구조 유사성으로 문장을 유형별로 분류하는 새로운 기법을 제시하였고, 단어 유사도 정보로 문서의 장르를 구분하여 기존의 두 기법을 통합하였다. 이렇게 분류된 말뭉치에서 추출한 모델과 전체 말뭉치에서 추출된 모델에서 보간법(interpolation)을 사용하여 통계기계번역의 성능을 향상하였다. 문장구조의 유사성과 단어 유사도 계산을 위하여 각각 커널과 코사인 유사도를 적용하였으며, 두 유사도를 적용하여 말뭉치를 분류하는 과정은 K-Means 알고리즘과 유사한 기계학습 기법을 사용하였다. 이를 일본어-영어의 특허문서에서 실험한 결과 최선의 경우 약 2.5%의 상대적인 성능 향상을 얻었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권4호
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• pp.297-304
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• 2010

통계기계번역에서 번역성능의 향상을 위해서 문장의 유형이나 장르에 따라 클러스터링을 수행하여 도메인에 특화된 번역을 시도하는 방법이 있다. 그러나 기존의 연구 중 문장의 유형 정보와 장르에 따른 정보를 동시에 사용한 경우는 없었다. 본 논문에서는 각 문장의 문법적 구조 유사도에 따른 유형별분류 기법과, 단어 유사도 정보를 사용한 장르 구분법을 적용하여 기존의 두 기법을 통합하였다. 이렇게 분류된 말뭉치에서 추출한 도메인 특화 모델과 전체 말뭉치에서 추출된 모델에서 보간법(interpolation)을 사용하여 통계기계번역의 성능을 향상하였다. 문장구조 유사도와 단어 유사도의 계산 방법으로는 각각 커널과 코사인 유사도를 적용하였으며, 두 유사도를 적용하여 말뭉치를 분류하는 과정에서는 K-Means 알고리즘과 유사한 기계학습 기법을 사용하였다. 이를 일본어-영어의 특허문서에서 실험한 결과 최선의 경우 약 2.5%의 상대적인 성능 향상을 얻었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.252-255
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• 2018

화행 분석이란 자연어 발화를 통해 나타나는 화자의 의도를 파악하는 것을 말하며, 슬롯 필링이란 자연어 발화에서 도메인에 맞는 정보를 추출하기 위해 미리 정의되어진 슬롯에 대한 값을 찾는 것을 말한다. 최근 화행 분석과 슬롯 필링 연구는 딥 러닝 기반의 공동 학습을 이용하는 연구가 많이 이루어지고 있고 본 논문에서는 한국어 특허상담 도메인 대화 말뭉치를 이용하여 공동 학습 모델을 구축하고 개별적인 모델과 성능을 비교한다. 또한 추가적으로 공동 학습 모델에 주의집중 메커니즘을 적용하여 성능이 향상됨을 보인다. 최종적으로 주의집중 메커니즘 기반의 공동 학습 모델이 기준 모델과 비교하여 화행 분류와 슬롯 필링 성능이 각각 3.35%p, 0.54%p 향상되어 85.41%, 80.94%의 성능을 얻었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.52-58
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• 1997

정보 검색에서는 질의문과 문서를 동일한 표현으로 변환시켜 관련성을 비교하게 된다. 특히 질의문과 문서의 언어가 서로 다른 교차 언어 문서 검색 (CLTR : Cross-Language Text Retrieval) 에서 이러한 변환 과정은 언어 변환을 수반하게 된다. 교차 언어 문서 검색의 기존 연구에는 사전, 말뭉치, 기계 번역 등을 이용한 방법들이 있다. 일반적으로 언어간 변환에는 필연적으로 의미의 중의성이 발생되며 사전에 기반한 기존 연구에서는 다의어의 중의성 의미해소를 고려치 않고 있다. 본 연구에서는 질의어의 언어 변환시 한-일 대역어 사전 및 카도가와 시소러스 (각천(角川) 시소러스) 에 기반한 질의어 중의성 해소 방법과 공기하는 대역어를 갖는 문서에 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 제안된 방법들은 일본어 특허 문서를 대상으로 실험하였으며 5 %의 정확도 향상을 얻을 수 있었다.