• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.163-168
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• 2002

오늘날 자연어 구문 분석 기술은 만족할 만한 수준에 도달하지 못하고 있고 한국어 구문분석 기술 역시 만족할만한 수준과는 거리가 멀다. 특히 문장의 길이가 긴 문장의 경우 구문분석기가 너무 많은 계산 량으로 인해 제대로 동작하지 못하는 경우가 빈번히 발생하고, 비록 구문구조 결과를 내더라도 정확도가 낮은 경우가 많다. 그 이유는 문장의 길이가 길어질수록 중의성이 매우 증가하여 많은 수의 구문분석 결과가 가능하기 때문이다. 이 중에서 정확한 구문구조를 선택하는 문제는 매우 어려워서 기존의 긴 전체 문장에 대한 구문구조를 한번에 계산하려는 시도는 앞으로도 계속 좋은 결과를 기대하기 어렵다. 따라서 우리는 문장의 길이에 상관없이 항상 안정적으로 결과를 내며, 구문분석에 소요되는 시간이 비교적 짧고, 정확도 역시 높은 구문분석기를 개발하고자 한다. 이를 위하여 전체 문장을 여러 개의 구간으로 분할하여 각 구간을 독립적으로 구문 분석한다. 그 다음 각 구간의 결과를 통합하여 전체 문장에 대한 결과를 생성하는 기법을 택하였다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.20 no.4
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• pp.421-437
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• 2009

A chatting system is a computer program that simulates conversations between a human and a computer using natural language. In this paper, we propose a statistical model to generate natural chatting sentences when keywords and speech acts are input. The proposed model first finds Eojeols (Korean spacing units) including input keywords from a corpus, and generate sentence candidates by using appearance information and syntactic information of Eojeols surrounding the found Eojeols. Then, the proposed model selects one among the sentence candidates by using a language model based on speech act information, co-occurrence information between Eojeols, and syntactic information of each Eojeol. In the experiment, the proposed model showed the better correct sentence generation rate of 86.2% than a previous conventional model based on a simple language model.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.43-49
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• 1995

대부분 자연 언어 이해 시스템이나 중간 언어 방식을 이용한 기계 번역 시스템에서 자연 언어 문장을 이해하고 번역하기 위해서는 대량의 지식을 이용한 의미 구조의 생성이 요구된다. 따라서 개념 그래프를 이용하여 한국어 문장의 내부 의미 구조를 생성하기 위해서는 각 단어에 해당하는 개념과 개념들 사이의 개념적 관계를 나타내는 지식들이 요구된다. 그러나 이를 위한 의미 구조 생성 방법과 요구되는 지식 베이스를 정확하게 구축하는 것은 어렵고 응용 도메인에 종속한다는 문제가 있다. 본 논문에서 우리는 문형 이론을 도입하여 문형을 중심으로 의미 구조 생성을 위한 변환 규칙을 설계하고 이를 이용하여 방대한 지식 베이스의 구축없이 의미 구조를 생성할 수 있는 방법에 논의한다. 또한 본 논문에서 문형을 이용하면 몇 가지 모호성 문제를 해결할 수 있음을 보이고 문형의 한계에 대해서도 살펴본다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.222-229
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• 1998

본 논문에서는 X-바 이론을 한국어에 적용하여 서로 다른 범주들간의 구조적 일반성을 파악하고, 한국어에 가능한 규칙만을 허용하여 불가능한 규칙을 배제시킬 수 있는 틀을 제시하고자 한다. 한국어가 비중심어간 어순이 자유롭고 기능어가 발달했다는 점을 고려하여, 중심어와 보충어 관계 중심의 기존 X-바 이론을 통사적 파생과 의미적 파생, 수식 및 하위범주의 관계를 중심으로 변형한다. 또한, 한국어의 빈번한 생략현상과 부분 자유 어순에 효과적으로 대응할 수 있도록 이진결합 중심의 CNF(Chomsky Normal Form)를 따른다. 제안하는 자질기반의 한국어 구구조 문법은 직관적이고 간단하면서도 대부분의 문장을 처리할 수 있을 만큼 표현력이 뛰어나다는 장점이 있다. 신문기사에서 454문장을 추출하여 실험한 결과, 약 97%의 문장에 대해 올바른 구문 분석 결과를 생성할 수 있음을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.488-491
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• 2019

문법 오류 교정은 문법적으로 오류가 있는 문장을 입력 받아 오류를 교정하는 시스템이다. 문법 오류 교정을 위해서는 문법 오류를 제거하는 것과 더불어 자연스러운 문장을 생성하는 것이 중요하다. 이 연구는 적대적 생성 신경망(GAN)을 이용하여 정답 문장과 구분이 되지 않을 만큼 자연스러운 문장을 생성하는 것을 목적으로 한다. 실험 결과 GAN을 이용한 문법 오류 교정은 MaxMatch F_0.5 score 기준으로 0.4942을 달성하여 Baseline의 0.4462보다 높은 성능을 기록했다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.191-195
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• 1999

자연스럽고 명료한 한국어 Text-to-Speech 변환 시스템을 위해서 음소의 지속 시간을 제어하는 일은 매우 중요하다. 음소의 지속 시간은 여러 가지 문맥 정보에 의해서 변화하므로 제어 규칙에 의존하기 보다 방대한 데이터베이스를 이용하여 통계적인 기법으로 음소의 지속 시간에 변화를 주는 요인을 찾아내려고 하는 것이 지금의 추세이다. 본 연구에서도 트리기반 모델링 방법중의 하나인 CART(classification and regression tree) 방법을 사용하여 회귀 트리를 생성하고, 생성된 트리에 기반하여 음소의 지속 시간 예측 모델과, 자연스러운 끊어 읽기를 위한 휴지 기간 예측 모델을 제안하고 있다. 실험에 사용한 음성코퍼스는 550개의 문장으로 구성되어 있으며, 이 중 428개 문장으로 회귀 트리를 학습시켰고, 나머지 122개의 문장으로 실험하였다. 모델의 평가를 위해서 실제값과 예측값과의 상관관계를 구하였더니 음소의 지속 시간을 예측하는 회귀 트리에서는 상관계수가 0.84로 계산되었고, 끊어 읽는 경계에서의 휴지 기간을 예측하는 회귀 트리에서는 상관계수가 0.63으로 나타났다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.179-183
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• 2020

말뭉치는 기계학습 및 심층학습을 위한 필수 자원이다. 한국어 개체명의 경우 학습에 사용할 잘 정제된 개체명 부착 말뭉치가 충분하지 않다. 말뭉치 정제 작업은 시간적, 경제적으로 많은 비용이 소모된다. 따라서 본 논문에서는 적은 양의 말뭉치를 이용하여 말뭉치를 자동적으로 확장하는 방법을 제안한다. 특별히 소규모 말뭉치에 속하는 문장의 단어에 대한 형제어들을 선정하여 형제어의 확률추출을 기반으로 대체함으로써 새로운 문장을 생성함으로써 말뭉치 확장하는 방법이다. 본 논문에서는 확장된 말뭉치를 이용해서 대부분의 시스템에서 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다. 앞으로 단어의 삭제 및 삽입 등 다양한 방법으로 좀 더 다양한 문장을 생성할 수 있을 것으로 생각합니다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.165-167
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• 1998

본 논문에서는 한.영 기계번역을 위한 한국어 품사 분류를 한다. 한국어 표준문법에서 제시되는 품사 분류 기준은 의미, 기능, 형식의 세 가지 기준을 적용하고 있으며, 자연언어처리에서도 같은 분류 기준을 바탕으로 하고 있다. 품사 분류에 여러 가지 기준을 적용하는 것은 문법구조 이해 및 품사 분류를 어렵게 한다. 또한 한.영 기계번역시 품사의 불일치로 전처리가 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 하나의 기준을 적용하여 품사 분류를 한다. 방법으로 한국어 표준문법에 의하여 말뭉치에 태깅하고 문제점을 찾아내며, 새로운 기준에 의하여 품사 분류를 한다. 본 논문에서 분류된 품사는 한국어 문장에서 통사적 역할이 동일하고, 영에서의 사전 품사와 동일하다. 또한 품사 분류의 모호성을 제거하고, 한국어의 문장 구조를 명확히 표현하며, 한.영 기계번역시 패턴 매칭에 의한 목적언어 생성이 가능하다.

• 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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• 2001.10b
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• pp.175-177
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• 2001

형태소 해석 결과 생성되는 형태소 옅은 구문 분석을 수행하기에는 적절하지 않은 구문 단위로 구성되어 있는 경우가 많으며 이로 인해 구문 분석기가 불필요한 연산을 수행하여 과도한 구문 트리를 생성하는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 한영 자동 번역의 한국어 구문 분석기 성능 향상 및 자연스러운 대역문 생성을 위하여 시간 부사구와 명사구에 대한 구묶음을 위한 구문 분석 전처리 방법을 제안하며 이를 위한 각 구 단위의 대역 패턴을 정의한다. 방송자막 및 매뉴얼 문장을 대상으로 실험한 결과, 각 문장 구문 단위를 평균적으로 26% 정도 감소시킴으로써 불필요한 파스 트리의 생성을 배제하여 구문 분석기의 성능을 향상시킬 수 있었다.