Annual Conference on Human and Language Technology
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1996.10a
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pp.128-141
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1996
한국어-영어 이중언어자와 비이중언어자인 한국 대학생들을 대상으로 두 언어 처리의 독립성과 영어 처리의 사고 억제 과정을 알아보기 위해서 두 개의 산출실험을 실시하였다. 실험 1에서는 한국어와 영어로 산출 과제를 준 후에 한국어, 영어 단어에 대한 어휘 판단 과제를 하였다. 이중언어자는 한국어-영어 처리 체계가 분리되어 있어서 산출 언어와 목표 단어의 언어가 바뀐 경우에 단어 판단시간이 더 길 것으로 예상하였으나 유의미한 결과는 나오지 않았다. 비이중언어자는 영어 산출 후에 한국어, 영어 단어에 대한 판단 시간이 모두 느려졌으며 이것은 영어 산출에 많은 심적 자원을 소모하였기 때문이라고 해석하였다. 실험2에서는 영어로만 1분간 산출 과제를 주고 20초씩 나눈 세 구간에서 발화된 단어 수를 측정하였다. 이중언어자는 세 번째 구간에서 유의미하게 발화된 단어수가 감소하였지만 비이중언어자는 세 구간에서 발화된 단어수가 비슷하였다. 이것을 영어 산출시의 처리 부담과 관련하여 논하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1989.10a
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pp.161-167
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1989
점차 언어정보 처리가 컴퓨터 응용에서 차지하는 비중이 커지고 컴퓨터 응용 확대 위해서는 효과적인 언어처리가 필수적 과제로 부각되고 있다. 한국어는 영어문화권 언어와는 다른 독특한 특성을 가지고 있기 때문에 이률 처리하기 독창적인 기술개발이 요구된다. 본 논문에서는 언어정보 처리의 개념과 모델을 소개하고, 보다 근원적으로 한국어 정보를 처리하기 위해 연구되어야 할 분야를 살펴보았다. 또한 한국어 정보처리를 위해서 선행되어야 하고 가장 기본적인 한국어 정보처리인 한글처리 방식에 대하여 논하였다. 본 논문에 포함된 한글, 한자코드, 한글, 한자 처리방식, O.S 한글화 지침은 언어정보처리의 시스템 요소와 입출력에 관한 연구과제이다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1993.10a
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pp.581-592
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1993
지금까지의 한국어 자연언어 처리에 기반이 되는 사전 품사 체계에 대한 연구는 형태소 분석, 구문 구조 분석, 그리고 의미 분석 등의 다양한 분야에서 이루어져 왔다. 한국어 자연언어 처리 각 분야는 자체의 고유한 독립성을 가지는데, 이러한 특성은 사전 품사 체계의 다양화를 초래하였으며, 연계성있는 자연언어 처리를 위한 통합 환경 조성을 저해시켜 왔다. 본 논문에서는 한국어 자연언어 처리 전반에 걸친 통합 환경 조성을 위한 범용적인 사전 품사체계의 필요성에 따라 한국어 자연언어 분석의 각 분야에 적합한 사전 품사체계에 대하여 살펴 본 후, 한국어 자연 언어 처리 전반에 사용될 범용적이고 통합적인 기본 사전 품사체계 구축을 위한 방안을 제시한다.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2002.05a
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pp.216-221
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2002
본 연구는 문자 규칙 심층성이 다른 문자체계인 한국어와 중국어의 차이가 이중언어화자의 모국어 처리와 외국어 처리에서 각각 어떤 대뇌 활성화의 차이를 가져오는지 fMRI (functional Magnetic Resonance Imaging)를 이용하여 살펴보았다. 중국어 (Ll)-한국어(L2) 이중언어화자 및 한국어(Ll)-중국어(L2) 이중언어화자를 제 2언어 습득시기에 따라 초기 및 후기 이중언어화자로 구분하여 모국어 차이와 습득시기에 따른 영향을 알아보았다. 실험 1에서는 어휘 판단 과제(lexical decision task)를 실시하였고, 실험 2에서는 의미 판단 과제(semantic decision task)를 각각 실시하였다. 어휘판단과제를 사용한 실험 1의 결과는 음운처리와 관련된 좌반구 SMG(supramarginal gyrus), 하두정소엽(inferior parietal lobule, BA 39, 40)에서 중국어-한국어 초기 및 후기이중언어화자의 경우, 한국어 조건에서 보다 많은 활성화를 보였으나, 한국어-중국어 화자의 경우 활성화가 나타나지 않았다. 철자처리에 관련된 방추상회(fusiform gyrus, BA 37, 19) 영역에서는 중국어-한국어 화자뿐만 아니라, 한국어-중국어 인중언어화자의 경우도 중국어 조건에서 보다 많은 활성화를 보였다. 실험 2에서 사용한 의미판단과제의 경우, 중국어-한국어 이중언어화자의 경우 어휘판단과제를 사용한 실험 1의 결과에서 보고된 한국어 특정적인 반응, 즉 SMG영역에서의 활성화의 증가가 실험 2에서는 나타나지 않았다. 그러나 한국어-중국어 이중언어화자의 경우, 실험 1에서 나타난 것과 같이 철자처리 혹은 의미처리와도 관련된다고 보고되는 방추상회(fusiform gyrus)등의 영역 유의미한 차이를 나타났다. 이는 어휘 판단과제와 의미판단과제가 유도하는 뇌 활성화 양상이 다름을 시사한다. 종합해 볼 때, 이중언어화자의 뇌 영상 연구에서 어휘수준에서는 거의 공통적인 활성화를 보인다는 개략적 수준의 연구 결과를 넘어, 음운처리 및 철자처리와 같은 어휘접근 수준에서는 이중언어화자들의 뇌 활성화가 다르게 일어남을 보여주고 있다. 따라서 이중언어 화자의 뇌 기전을 밝히기 위해서도 보다 개략적 수준을 넘어 언어처리의 세부적인 수준에 따른 접근이 필요함을 시사한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.627-632
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2023
대규모 언어 모델은 높은 연산 능력과 방대한 양의 데이터를 기반으로 탁월한 성능을 보이며 자연어처리 분야의 주목을 받고있다. 이러한 모델들은 다양한 언어와 도메인의 텍스트를 처리하는 능력을 갖추게 되었지만, 전체 학습 데이터 중에서 한국어 데이터의 비중은 여전히 미미하다. 결과적으로 이는 대규모 언어 모델이 영어와 같은 주요 언어들에 비해 한국어에 대한 이해와 처리 능력이 상대적으로 부족함을 의미한다. 본 논문은 이러한 문제점을 중심으로, 대규모 언어 모델의 한국어 처리 능력을 향상시키는 방법을 제안한다. 특히, Cross-lingual transfer learning 기법을 활용하여 모델이 다양한 언어에 대한 지식을 한국어로 전이시켜 성능을 향상시키는 방안을 탐구하였다. 이를 통해 모델은 기존의 다양한 언어에 대한 손실을 최소화 하면서도 한국어에 대한 처리 능력을 상당히 향상시켰다. 실험 결과, 해당 기법을 적용한 모델은 기존 모델 대비 nsmc데이터에서 2배 이상의 성능 향상을 보이며, 특히 복잡한 한국어 구조와 문맥 이해에서 큰 발전을 보였다. 이러한 연구는 대규모 언어 모델을 활용한 한국어 적용 향상에 기여할 것으로 기대 된다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2009.10a
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pp.67-72
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2009
ERP의 일종인 MMN(Mismatch Negativity)은 언어의 청각 인지정보 처리과정(central auditory processing)을 규명하는 데 유용한 수단으로 이용되어 왔다. 그런데, 최근의 연구들은 이러한 MMN이 청각 자극뿐만 아니라 시각 자극에 의해서도 검출될 수 있음을 밝혀냈다. 본 연구는 이러한 시각적 MMN을 이용하여 뇌에서 이루어지는 한국어 화자의 무의식적인 한국어 문자 정보처리과정을 규명하려고 시도하였다. 본 연구에서는 한국어의 글말 최소쌍 '므'/'모'와 '므'/'무', 이에 대응되는 비언어자극 '+ㅡ'/'+ㅗ'와 '+ㅡ'/'+ㅜ'(+표시의 아래에 모음을 붙여서 만든 인공문자, 그림1 참고)를 수동적(passive) Oddball paradigm으로 제시하고 언어 자극에 대한 EEG를 비언어자극과 비교 하에 측정, 분석하였다. 본 연구의 결과, 언어자극과 비언어자극 모두에서 시각적 MMN이 검출되었다. 하지만, 언어자극의 시각적 MMN이 비언어자극의 시각적 MMN보다 높게 나타남을 확인하였다. 이는 한국어 모국어화자들이 무의식적인 인지과정에서 언어자극이 갖는 물리적인 시각 정보뿐만 아니라 한국어 문자의 언어적 정보도 함께 처리하고 있음을 보여주는 것이다. 본 연구의 결과들은 한국어 글말의 무의식적인 인지처리과정을 밝혀주는 한편, 한국어 문자가 인지과학에서 갖는 중요한 지위를 보여줄 수 있을 것으로 기대된다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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pp.507-508
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2021
최근 한국어 자연어처리 과제에서 대형 언어 모델을 통해 다양한 언어처리 작업에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 동형이의어를 구분하는 작업은 문장의 문법성을 정확히 판단하고 비교해야 되기 때문에 어려운 작업이다. KE-T5는 큰 규모의 한국어를 통해 학습된 한국어 대형 언어 모델로 대부분의 자연어처리 과제에서 활용할 수 있으며 복잡한 언어처리 작업에서 높은 성능을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 큰 규모의 한국어를 통해 학습된 KE-T5를 활용하여 동형이의어 구별 문제를 수행하고 평가한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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pp.554-557
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2021
NLTKo는 한국어 분석 도구들을 NLTK에 결합하여 사용할 수 있게 만든 도구이다. NLTKo는 전처리 도구, 토크나이저, 형태소 분석기, 세종 의미사전, 분류 및 기계번역 성능 평가 도구를 추가로 제공한다. 이들은 기존의 NLTK 함수와 동일한 방법으로 사용할 수 있도록 구현하였다. 또한 세종 의미사전을 제공하여 한국어 동의어/반의어, 상/하위어 등을 제공한다. NLTKo는 한국어 자연어처리를 위한 교육에 도움이 될 것으로 믿는다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1992.10a
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pp.377-384
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1992
보편적으로 일반 문법의 질서에 부합될 수 있는 자연언어들이 상호 번역이라는 수단을 통해 언어 변환이 가능하다면 이들 언어는 세계어이다. 한국어도 그 하나에 속한다. 본 논문에서는 한국어를 세계어라고 하는 보다 넓은 관점에서 보아 가면서, 이에 따라 고려해야할 문제들을 검토함으로서 한국어 정보처리의 개념을 정립하고, 나아가 세계 속의 한국어 위치를 다듬어 보고자 하는 것이 본 논문의 목표이다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2012.10a
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pp.215-218
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2012
본 논문에서는 한국어 대화 처리를 위한 통계기반 음성언어이해 시스템에 대해 기술한다. 음성언어이해시스템은 대화처리에서 음성 인식된 문장으로부터 사용자의 의도를 인식하여 의미표현으로 표현하는 기능을 담당한다. 한국어의 특성을 반영한 실용적인 음성언어이해 시스템을 위해서 강건성과 적용성, 확장성 등이 요구된다. 이를 위해 본 시스템은 음성언어의 특성상 구조분석을 하지 않고, 마이닝 기법을 이용하여 사용자 의도 표현을 생성하는 방식을 취하고 있다. 또한 한국어에서 나타나는 특징들에 대한 처리를 위해 자질 추가 및 점규화 처리 등을 수행하였다. 정보서비스용 대화처리 시스템을 대상으로 개발되고 있고, 차량 정보서비스용 학습 코퍼스를 대상으로 실험을 하여 문장단위 정확률로 약 89%의 성능을 보이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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