Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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pp.300-304
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2021
모어 판별이란 제 2 언어를 습득하는 학습자들이 생산한 목표 언어에 기반하여 학습자들의 제 1 언어를 자동적으로 확인하는 작업을 말한다. 모여 판별 과제를 성공적으로 수행하기 위한 방법을 다룬 다양한 연구들이 진행되어 왔으나, 한국어를 대상으로 진행된 모어 판별 연구는 그 수가 극히 적다. 본 연구에서는 한국어 학습자 텍스트를 대상으로 머신 러닝, 딥 러닝의 다양한 문서 분류 모델을 실험하고, 이를 통해 한국어 학습자 텍스트 모어 판별을 위해 적합한 모델을 구축하기 위해 필요한 조건을 찾아보고자 하였다.
연속음성인식을 위한 언어모델 적응기법은 특정 영역의 정보만을 담고 있는 적응 코퍼스를 이용해 작성한 적응 언어모델과 기본 언어모델을 병합하는 방법이다. 본 논문에서는 추가되는 자료 없이 인식 시스템이보유하고 있는 코퍼스만을 사용하여 적응 코퍼스를 구축하기 위해 언어모델에 기반한 정보검색 기법을 사영하였다. 검색된 적응 코퍼스로 작성된 적응 언어모델과 기본 언어모델과의 병합을 위해 본 논문에서는 입력음성을 분할하여 각 구간에 최적인 동적 보간 계수를 구하는 방법을 제안하였다. 제안된 적응 코퍼스를 구하는 방법과 동적 보간 계수는 기본 언어모델 대비절대 3.6%의 한국어 방송뉴스 인식 성능 향상을 보여주었으며 기존의 검증자료를 이용한 정적 보간 계수에 비해 상대 13.6%의 한국어 방송뉴스 인식 성능 향상을 보여 주었다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2019.10a
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pp.34-36
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2019
기존 딥 러닝을 이용한 형태소 분석 및 품사 태깅(Part-Of-Speech tagging)은 feed-forward neural network에 CRF를 결합하는 방법이나 sequence-to-sequence 모델을 이용한 방법 등의 다양한 모델들이 연구되었다. 본 논문에서는 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅을 수행하기 위하여 최근 자연어처리 태스크에서 많은 성능 향상을 보이고 있는 BERT를 기반으로 한 음절 단위 LSTM-CRF 모델을 제안한다. BERT는 양방향성을 가진 트랜스포머(transformer) 인코더를 기반으로 언어 모델을 사전 학습한 것이며, 본 논문에서는 한국어 대용량 코퍼스를 어절 단위로 사전 학습한 KorBERT를 사용한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 기존 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅 연구들 보다 좋은 (세종 코퍼스) F1 98.74%의 성능을 보였다.
Jihyoung Jang;Hoyoon Choi;Gun-woo Lee;Myung-seok Choi;Charmgil Hong
Annual Conference on Human and Language Technology
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2022.10a
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pp.613-618
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2022
효과적인 자연어 처리를 위해 제안된 Transformer 구조의 등장 이후, 이를 활용한 대규모 언어 모델이자 사전학습 모델인 BERT, GPT, OPT 등이 공개되었고, 이들을 한국어에 보다 특화한 KoBERT, KoGPT 등의 사전학습 모델이 공개되었다. 자연어 처리 모델의 확보를 위한 학습 자원이 늘어나고 있지만, 사전학습 모델을 각종 응용작업에 적용하기 위해서는 데이터 준비, 코드 작성, 파인 튜닝 및 저장과 같은 복잡한 절차를 수행해야 하며, 이는 다수의 응용 사용자에게 여전히 도전적인 과정으로, 올바른 결과를 도출하는 것은 쉽지 않다. 이러한 어려움을 완화시키고, 다양한 기계 학습 모델을 사용자 데이터에 보다 쉽게 적용할 수 있도록 AutoML으로 통칭되는 자동 하이퍼파라미터 탐색, 모델 구조 탐색 등의 기법이 고안되고 있다. 본 연구에서는 한국어 사전학습 모델과 한국어 텍스트 데이터를 사용한 자연어 처리 모델 산출 과정을 정형화 및 절차화하여, 궁극적으로 목표로 하는 예측 모델을 자동으로 산출하는 시스템의 설계를 소개한다.
Choi, Woosung;Hyun, Kyungseok;Chung, Jaehwa;Jung, Soon Young
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.10a
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pp.1026-1029
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2019
최근 제안되고 있는 Bert 등의 딥러닝 언어 모델 기반 pre-training 기법은 다양한 NLP 분야에서 활용되고 있다. 텍스트로 작성된 데이터 셋을 딥러닝 언어 모델이 학습하기 위해서는 토크나이징(tokenizing) 기술이 필요하다. 그러나 기존 토크나이징 방식은 한국어 및 한글이 가지는 고유한 특성(교착어적 특성과 모아쓰기 반영)을 반영하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 한국어와 한글이 가지는 고유한 특성을 고려하기 위하여 음소 단위의 임베딩 기법을 제안하며, 이를 기반으로 언어 모델을 설계 및 구현한다. 또한 음소 단위 임베딩 기반 한국어 모델이 실제 데이터 집합(구약성서)에서 나타나는 언어적 패턴을 학습할 수 있다는 것을 실험을 통하여 밝힌다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2019.10a
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pp.3-7
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2019
자연어 표상은 자연어가 가진 정보를 컴퓨터에게 전달하기 위해 표현하는 방법이다. 현재 자연어 표상은 학습을 통해 고정된 벡터로 표현하는 것이 아닌 문맥적 정보에 의해 벡터가 변화한다. 그 중 BERT의 경우 Transformer 모델의 encoder를 사용하여 자연어를 표상하는 기술이다. 하지만 BERT의 경우 학습시간이 많이 걸리며, 대용량의 데이터를 필요로 한다. 본 논문에서는 빠른 자연어 표상 학습을 위해 의미 정보와 BERT를 결합한 개념 언어 모델을 제안한다. 의미 정보로 단어의 품사 정보와, 명사의 의미 계층 정보를 추상적으로 표현했다. 실험을 위해 ETRI에서 공개한 한국어 BERT 모델을 비교 대상으로 하며, 개체명 인식을 학습하여 비교했다. 두 모델의 개체명 인식 결과가 비슷하게 나타났다. 의미 정보가 자연어 표상을 하는데 중요한 정보가 될 수 있음을 확인했다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2019.10a
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pp.236-238
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2019
신경망 기계 번역(Neural Machine Translation)은 주로 지도 학습(Supervised learning)을 이용한 End-to-end 방식의 연구가 이루어지고 있다. 그러나 지도 학습 방법은 데이터가 부족한 경우에는 낮은 성능을 보이기 때문에 BERT와 같은 대량의 단일 언어 데이터로 사전학습(Pre-training)을 한 후에 미세조정(Finetuning)을 하는 Transfer learning 방법이 자연어 처리 분야에서 주로 연구되고 있다. 최근에 발표된 MASS 모델은 언어 생성 작업을 위한 사전학습 방법을 통해 기계 번역과 문서 요약에서 높은 성능을 보였다. 본 논문에서는 영어-한국어 기계 번역 성능 향상을 위해 MASS 모델을 신경망 기계 번역에 적용하였다. 실험 결과 MASS 모델을 이용한 영어-한국어 기계 번역 모델의 성능이 기존 모델들보다 좋은 성능을 보였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2002.10e
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pp.3-8
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2002
한국어를 대상으로 하는 확률적 언어 모델에서는 대부분의 경우 형태소를 기본 어휘로서 사용하고 있다. 그러나, 이러한 모델들은 학습 및 검증을 위하여 사람에 의하여 형태소 분석이 이루어진 말뭉치를 필요로 한다. 또한, 형태소의 자동 분석은 현재 표준말을 중심으로 이루어져 있어 그 적용 분야에도 한계가 있다. 본 논문에서는 한국어의 특징을 고려하여 확률적 언어 모델의 구축에 적합한 어휘의 선택 기준에 대하여 고찰하고, 통계적인 기준을 통하여 확률적 언어 모델의 어휘를 구축하는 방법을 제안한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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pp.22-27
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2021
언어 모델은 많은 데이터와 많은 파라미터로 오래 사전학습을 수행할수록 그 성능이 높아지지만, 그 크기가 큰 만큼 거대 언어 모델은 너무 큰 크기로 인해서 실사용에 많은 하드웨어 리소스를 필요로 한다. 본 논문에서는 거대 언어 모델 중 하나인 T5의 인코더-디코더 구조 대비 절반의 크기를 가지는 PrefixLM 구조에 기반한 한국어 모델을 학습하여 자연어 처리에서 중요한 태스크 중 하나인 텍스트 생성 요약 태스크에서의 성능평가를 하여 BART, T5와 비교하여 각각 0.02, 0.0859의 성능 향상을 보였다.
Kim, Jae-Kyun;Kim, Chang-Hyun;Cheon, Min-Ah;Park, Ho-Min;Yoon, Ho;Nam-Goong, Young;Choi, Min-Seok;Kim, Jae-Hoon
Annual Conference on Human and Language Technology
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2019.10a
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pp.357-361
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2019
기계학습을 이용하여 개체명 인식을 수행하기 위해서는 많은 양의 개체명 말뭉치가 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 문장 자동 생성을 통해 개체명 표지가 부착된 말뭉치를 구축하는 방법을 제안한다. 기존의 한국어 문장 생성 연구들은 언어모델을 이용하여 문장을 생성하였다. 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델을 이용하여 주어진 표지열에 기반 하여 문장을 생성하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템을 활용하여 자동으로 개체명 표지가 부착된 3,286개의 새로운 문장을 생성할 수 있었다. 학습말뭉치 문장과 약 70%의 차이를 보이는 새로운 문장을 생성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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