Annual Conference on Human and Language Technology
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1998.10c
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pp.3-8
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1998
한국어 품사 태깅 모델은 어절 단위 모델과 형태소 단위 모델로 나눌 수 있다. 이들 중 형태소 단위 모델은 자료 부족 문제가 별로 심각하지 않고 비교적 풍부한 태깅 결과를 내어 준다는 점에서 선호되나 어절 단위로 띄어쓰기를 하는 한국어의 특성을 제대로 반영하지 못한다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 한국어의 어절 띄어쓰기 정보를 활용하는 형태소 단위 품사 태깅 모델을 제안한다. 어절 띄어쓰기 정보는 복잡도가 매우 작기 때문에 모델 구축에 드는 추가 비용이 그리 크지 않다. 그림에도 불구하고 실험 결과는 어절 띄어쓰기 정보가 한국어 품사 태깅에 유용한 정보임을 보여준다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2019.10a
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pp.37-40
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2019
한국어 형태소 분석은 입력된 문장 내의 어절들을 지니는 최소의 단위인 형태소로 분리하고 품사 부착하는 작업을 의미한다. 기존 한국어 형태소 분석 방법은 음절 기반 연구가 주를 이루고 이를 순차 태깅 문제로 보고 SVM, CRF혹은 Bi-LSTM-CRF 등을 이용하거나 특정 음절에서 형태소의 경계를 결정하는 전이 기반 모델을 통해 분석하는 모델 등이 연구되었다. 최근 자연어 처리 연구에서 대용량 코퍼스로부터 문맥을 고려한 BERT 등의 언어 모델을 활용한 연구가 각광받고 있다. 본 논문에서는 음절 단위가 아닌 BERT를 이용한 Sub-word 기반 형태소 분석 방법을 제안하고 기분석 사전을 통해 분석하는 과정을 거쳐 세종 한국어 형태소 분석 데이터 셋에서 형태소 단위 F1 : 95.22%, 어절 정확도 : 93.90%의 성능을 얻었다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2020.10a
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pp.343-346
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2020
개체명 인식은 주어진 문장 내에서 OOV(Out of Vocaburary)로 자주 등장하는 고유한 의미가 있는 단어들을 미리 정의된 개체의 범주로 분류하는 작업이다. 최근 개체명이 문장 내에서 OOV로 등장하는 문제를 해결하기 위해 외부 리소스를 활용하는 연구들이 많이 진행되었다. 본 논문은 의미역, 의존관계 분석에 한국어 어휘지도를 이용한 자질을 추가하여 성능 향상을 보인 연구들을 바탕으로 이를 한국어 개체명 인식에 적용하고 평가하였다. 실험 결과, 한국어 어휘지도를 활용한 자질을 추가로 학습한 모델이 기존 모델에 비해 평균 1.83% 포인트 향상하였다. 또한, CRF 단일 모델만을 사용했음에도 87.25% 포인트라는 높은 성능을 보였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2015.10a
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pp.115-118
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2015
Neural Machine Translation (NMT) 모델은 단일 신경망 구조만을 사용하는 End-to-end 방식의 기계번역 모델로, 기존의 Statistical Machine Translation (SMT) 모델에 비해서 높은 성능을 보이고, Feature Engineering이 필요 없으며, 번역 모델 및 언어 모델의 역할을 단일 신경망에서 수행하여 디코더의 구조가 간단하다는 장점이 있다. 그러나 NMT 모델은 출력 언어 사전(Target Vocabulary)의 크기에 비례해서 학습 및 디코딩의 속도가 느려지기 때문에 출력 언어 사전의 크기에 제한을 갖는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 NMT 모델의 출력 언어 사전의 크기 제한 문제를 해결하기 위해서, 입력 언어는 단어 단위로 읽고(Encoding) 출력 언어를 문자(Character) 단위로 생성(Decoding)하는 방법을 제안한다. 출력 언어를 문자 단위로 생성하게 되면 NMT 모델의 출력 언어 사전에 모든 문자를 포함할 수 있게 되어 출력 언어의 Out-of-vocabulary(OOV) 문제가 사라지고 출력 언어의 사전 크기가 줄어들어 학습 및 디코딩 속도가 빨라지게 된다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법이 영어-일본어 및 한국어-일본어 기계번역에서 기존의 단어 단위의 NMT 모델보다 우수한 성능을 보였다.
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.
Jeongho Na;Joung Lee;Seung-Hoon Na;Jeongbeom Jeong;Maengsik Choi;Chunghee Lee
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.14-18
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2023
본 연구는 한국어 음성-텍스트 데이터에서 보편적으로 나타난 휴지의 실현 양상을 분석하고, 이를 토대로 데이터셋을 선별해 보편적이고 규격화된 한국어 휴지 예측을 위한 모델을 제안하였다. 이를 위해 전문적인 발성 훈련을 받은 성우 등의 발화가 녹음된 음성-텍스트 데이터셋을 수집하고 MFA와 같은 음소 정렬기를 사용해 휴지를 라벨링하는 등의 전처리를 하고, 다양한 화자의 발화에서 공통적으로 나타난 휴지를 선별해 학습데이터셋을 구축하였다. 구축된 데이터셋을 바탕으로 LLM 중 하나인 KULLM 모델을 미세 조정하고 제안한 모델의 휴지 예측 성능을 평가하였다.
문장유사도 분석은 문서 평가 자동화에 활용될 수 있는 중요한 기술이다. 최근 순환신경망을 이용한 인코더-디코더 언어 모델이 기계학습 분야에서 괄목할만한 성과를 거두고 있다. 본 논문에서는 한국어 형태소임베딩 모델과 GRU(Gated Recurrent Unit)기반의 인코더를 제시하고, 이를 이용하여 언어모델을 한국어 위키피디아 말뭉치로부터 학습하고, 한국어 질의응답 시스템에서 질문에 대한 정답을 유추 할 수 있는 증거문장을 찾을 수 있도록 문장유사도를 측정하는 방법을 제시한다. 본 논문에 제시된 형태소임베딩 모델과 GRU 기반의 인코딩 모델을 이용하여 문장유사도 측정에 있어서, 기존 글자임베딩 방법에 비해 개선된 결과를 얻을 수 있었으며, 질의응답 시스템에서도 유용하게 활용될 수 있음을 알 수 있었다.
Kim, Byeong-Jae;Park, Chan-min;Choi, Yoon-Young;Kwon, Myeong-Joon;Seo, Jeong-Yeon
Annual Conference on Human and Language Technology
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2017.10a
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pp.333-337
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2017
본 논문에서는 개체명 인식과 언어 모델의 다중 학습을 이용한 한국어 개체명 인식 방법을 제안한다. 다중 학습은 1 개의 모델에서 2 개 이상의 작업을 동시에 분석하여 성능 향상을 기대할 수 있는 방법이지만, 이를 적용하기 위해서 말뭉치에 각 작업에 해당하는 태그가 부착되어야 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 추가적인 태그 부착 없이 정보를 획득할 수 있는 언어 모델을 개체명 인식 작업과 결합하여 성능 향상을 이루고자 한다. 또한 단순한 형태소 입력의 한계를 극복하기 위해 입력 표상을 자소 및 형태소 품사의 임베딩으로 확장하였다. 기계 학습 방법은 순차적 레이블링에서 높은 성능을 제공하는 Bi-directional LSTM CRF 모델을 사용하였고, 실험 결과 언어 모델이 개체명 인식의 오류를 효과적으로 개선함을 확인하였다.
Jinseop Shin;Kyung-min Kim;Seongchan Kim;Mun Yong Yi
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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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.
Park, Eunhwan;Na, Seung-Hoon;Lim, Joon-Ho;Kim, Tae-Hyeong;Choi, Yun-Su;Chang, Du-Seong
Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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pp.501-504
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2021
최근 언어 모델은 분류, 기계 독해, 생성 등의 태스크에서 성공적인 결과를 보여주고 있다. 본 논문에서는 최근 많은 관심을 받고 있는 인코더-디코더 구조의 언어 모델인 BART, T5 그리고 PALM을 위키피디아 한국어 데이터 집합으로 사전 학습한 후 기계 독해와 문서 생성 요약 태스크에 대하여 미세 조정을 하고 성능 비교를 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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