• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.184-189
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• 2000

본 논문에서는 한국어 질의응답시스템에서 개체인식에 기반하여 대답을 추출하는 방법을 제안한다. 질의에 대해 문서검색을 통해 검색된 상위 문서를 대상으로 하여 대답이 들어 있을 가능성이 높은 단락을 추출한다. 질의 유형 분석을 통해 대답 유형을 파악한다 단락에 나타나는 어휘들에 대해서 대답유형에 속하는지에 대한 개체인식을 통해서 대답을 추출한다. 질의응답 시스템의 평가를 위한 테스트컬렉션을 이용한 성능평가에서는 순위5까지의 대답추출에서 역순위 평균값이 개체추출에 대해서는 0.322, 50바이트 대답추출에서는 0.449, 250바이트 대답추출에서는 0.559이다. 상위 5이내에 정답을 포함할 비율은 개체추출에서는48.90%, 50바이트 대답추출에서는 62.20%, 250바이트 대답추출에서는 68.90%을 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.197-204
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• 2006

인터넷 쇼핑몰 분야에서 한국어 인터페이스에 대한 필요성이 대두되면서 이와 관련한 연구가 진행되어 왔다. 이러한 기존 연구들의 문제점은 다른 응용 분야에 대한 확장성이 떨어지고, 대화식 질의 문장을 처리하기 위해 필요한 상황 지식을 사용할 수 없다는 것이다. 확장성을 위해 한국어 인터페이스는 내부 구현의 변경 없이 도메인 지식의 교체만으로 다른 분야에 대한 적용이 쉬워야 한다. 아울러, 한국어 질의 문장을 SQL이나 ACL과 같은 여러 응용 분야의 인공 언어에 쉽게 변환할 수 있으려면 모호성이 전혀 없는 의미 구조로 표현되어야 한다. 이렇게 표현된 의미 구조는 상황 지식의 표현과 적용을 용이하게 한다. 본 논문은을 Sowa의 개념 구조를 이용하여 의사 의미 구조를 유형 정의, 관계형 정의, 액터와 같은 도메인 지식베이스를 이용하여 표준 의미 구조로 변환하는 시스템을 제안한다. 본 논문은 먼저 필요한 도메인 지식베이스의 종류와 역할 등을 설명하고, 상황 지식을 이용하여 불완전한 의미 구조를 완전한 의미 구조로 변환하는 방법을 보인다. 아울러, 같은 의미를 갖는 여러 형태의 의사 의미 구조가 하나의 표준 의미 구조로 변환됨으로서 시스템의 일관성을 유지하는데 용이함을 보일 것이다. 본 시스템에서 생성한 의미구조는 중간 언어의 역할을 하므로, 제안하는 한국어 인터페이스 시스템은 데이터베이스 분야뿐만 아니라 에이전트 분야, 시맨틱 웹 분야 등에서도 손쉽게 적용할 수 있다는 장점을 가진다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.690-693
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• 2023

언어 모델의 파라미터 수의 지속적인 증가로 100B 단위의 거대 언어모델 LLM(Large Language Model)을 구성 할 정도로 언어 모델의 크기는 증가 해 왔다. 이런 모델의 크기와 함께 성장한 다양한 Task의 작업 성능의 향상과 함께, 발전에는 환각(Hallucination) 및 윤리적 문제도 함께 떠오르고 있다. 이러한 문제 중 특히 환각 문제는 모델이 존재하지도 않는 정보를 실제 정보마냥 생성한다. 이러한 잘못된 정보 생성은 훌륭한 성능의 LLM에 신뢰성 문제를 야기한다. 환각 문제는 정보 검색을 통하여 입력 혹은 내부 표상을 증강하면 증상이 완화 되고 추가적으로 성능이 향상된다. 본 논문에서는 한국어 질의 응답에서 검색 증강을 통하여 모델의 개선점을 확인한다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.4 no.10
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• pp.703-712
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• 2003

Today, documents existing on internet by the development of communication network increase in number. And it is required the information retrieval system that can efficiently acquire the necessary information. Most information retrieval systems retrieve documents using a simple keyword or a boolean query of keywords. But, the method is not fit for novice users to use and has many difficulties than user's dialogue query from the viewpoint of convenience and precise understanding for query. So, this paper has an aim to suggest the method that will cope with above problems and to design and implement a meta query processing system for information retrieval using Korean dialogue sentences. The system implemented in this paper can generates a new boolean query for a given Korean dialogue sentence and resolve lexical ambiguities through morphological analysis, syntactic analysis and extension of query using thesaurus.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.469-477
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• 1992

본 논문에서는 자연언어 처리를 기반으로 한 질의응답 시스템을 설계하며 그 대상을 호텔 예약 시스템으로 한다. 시스템은 크게 언어 해석부, 문맥 처리부, 화제 처리부 및 한국어 생성부로 구성한다. 언어 처리부에서는 단일화 문법을 적용하여 사용자가 입력한 질의문을 해석하며 그 해석결과로부터 이 후 질의응답에 사용되는 정보들인 술어, 각 명사구들의 의존 관계치 및 의미 제약치를 얻어 낸다. 문맥처리를 수행하여 생략문 등에 의해 결핍된 정보들을 추출함으로서 정보의 손실을 보완한다. 이 정보들을 이용하여 사용자와 시스템간의 자연스러운 대화를 진행하기 위한 화제처리를 수행하며, 최종적으로 화제 처리부에서 파악한 화자의 의도를 기초로 사용자가 요구한 정보를 제공하고 계속된 대화진행을 위해 적절한 한국어를 생성해 주는 한국어 생성부를 거치게 된다. 본 논문에서는 호텔 예약이라는 정해진 영역하에서 자연언어처리에 의해 추출한 술어, 각 명사구들의 의존관계치 및 의미제약치 정보들을 이용하여 문맥처리와 화제처리를 수행함으로서 더욱 효율적인 질의응답 시스템을 구현할 수 있음을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.439-443
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• 2021

기계 독해는 단락과 질의가 주어졌을 때 단락 내 정답을 찾는 자연어 처리 태스크이다. 최근 벤치마킹 데이터셋에서 사전학습 언어모델을 기반으로 빠른 발전을 보이며 특정 데이터셋에서 인간의 성능을 뛰어넘는 성과를 거두고 있다. 그러나 이는 단락 내 범위(span)에서 추출된 정보에 관한 것으로, 실제 연산을 요구하는 질의에 대한 응답에는 한계가 있다. 본 논문에서는 기존 범위 내에서 응답이 가능할 뿐만이 아니라, 연산에 관한 이산 추론을 요구하는 단락 및 질의에 대해서도 응답이 가능한 기계 독해 모델의 효과성을 검증하고자 한다. 이를 위해 영어 DROP (Discrete Reasoning Over the content of Paragraphs, DROP) 데이터셋으로부터 1,794개의 질의응답 쌍을 Google Translator API v2를 사용하여 한국어로 번역 및 정제하여 KoDROP (Korean DROP, KoDROP) 데이터셋을 구축하였다. 단락 및 질의를 참조하여 연산을 수행하기 위한 의미 태그를 한국어 KoBERT 및 KoELECTRA에 접목하여, 숫자 인식이 가능한 KoNABERT, KoNAELECTRA 모델을 생성하였다. 실험 결과, KoDROP 데이터셋은 기존 기계 독해 데이터셋과 비교하여 단락에 대한 더욱 포괄적인 이해와 연산 정보를 요구하였으며, 가장 높은 성능을 기록한 KoNAELECTRA는 KoBERT과 비교하여 F1, EM에서 모두 19.20의 월등한 성능 향상을 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.147-151
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• 2016

본 논문에서는 Reified 트리플 추출을 위한 한국어 개방형 정보추출 방법을 제시한다. 시맨틱웹 분야에서 지식은 흔히 RDF 트리플 형태로 표현되지만, 자연언어문장은 복수개의 서술어와 논항간의 관계로 구성되어 있다. 이러한 이유로, 시맨틱웹의 대표적인 지식표현법인 트리플을 따름과 동시에 문장의 의존구조를 반영하여 복수개의 술어와 논항간의 관계를 지식화하는 새로운 개방형 정보추출 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 문장 구조에 대한 일관성있는 변환을 고려한 새로운 개방형 정보추출 방법을 제안하며, 개체중심의 지식과 사건중심의 지식을 함께 표현할 수 있는 Reified 트리플 추출방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법의 우수성과 실효성을 입증하기 위해 한국어 위키피디아 알찬글 본문을 대상으로 추출된 지식의 양과 정확도 측정 실험을 수행하였고, 본 논문에서 제안한 방식을 응용한 의사 SPARQL 질의 생성 모듈에 대해 소개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.378-385
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• 1994

정보검색분야의 여러 기술들을 연구하고 이 결과들을 실험 평가하기 위해서는 모든 연구자들이 공동으로 사용할 수 있는 시험용 데이터 모음(Test Data Collection)이 필요하다. 외국에서는 이미 오래전부터 각 분야별 시험용 데이터 모음들을 준비하여 검색시스팀의 개발 및 객관적인 성능평가에 이용하여 왔는데 국내에서는 아직까지 이러한 시험용 데이터 모음이 개발되지 못한 실정이다. 본 연구는 한국어 정보검색 기술연구 활성화에 기여하기 위하여 한국어정보검색 기술 연구결과의 성능평가에 공동으로 활용할 수 있는 국내 최초의 시험용 데이터 모음인 KTSET을 개발하였다. KTSET은 정보과학회와 정보관리학회지의 논문지 및 학술대회 논문집으로부터 추출된 1,053개의 논문과 이를 검색대상으로 한 50개의 자연어질의어로 구성되었으며 대상문서들과 질의어 각각에 대한 색인결과와 질의어와 대상문서들간의 적합도 정보를 제공한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.99-105
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• 2004

백과사전 질의응답 시스템은 사용자의 자연어 질문과 검색 대상 문서인 백과사전 내용의 의미를 파악하기 위한 고정밀 자연어 처리 기술이 요구된다. 이러한 고정밀 자연어 처리 기술을 위한 중요한 언어자원을 제공하기 위하여 한국어 명사와 동사로 구성되는 대규모 어휘개념망을 구축하였다. 한국어 어휘개념망은 명사와 동사의 상하위 관계를 주요 계층구조로 하여 다양한 한국어 어휘 기초 자료를 바탕으로 구축되었다. 구축된 규모는 일반명사 약 6만 어휘와 동사 약 2만 어휘를 포함한다. 이 논문에서는 어휘개념망을 구축하기 위한 방법과 과정을 소개하고 지금까지 구축된 어휘개념망의 특성에 대해 기술하며, 백과사전 질의응답 시스템에서 어떻게 활용되는지 시스템 구성요소의 예를 들어서 설명한다. 또한 현재 구축된 어휘개념망의 성능 평가를 위해 일반 코퍼스에 대한 커버리지 측정 결과를 기술한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2011.10a
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• pp.110-113
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• 2011

스마트 폰의 보급이 대중화됨에 따라 다양한 앱들이 사용되고 있으나 효율적인 사전 탐색에 관한 앱은 그다지 많지 않다. 현재 공개된 한국어 사전 탐색 앱은 완전한 단어이거나 단어의 부분 문자열을 질의로 사용한다. 이 경우 완전한 단어를 기억하지 못하거나 한국어 정보처리를 위한 여러 형태의 음운 정보를 쉽게 탐색할 수 없다. 이러한 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 메타문자를 사용하여 효율적으로 단어를 탐색할 수 있는 앱을 개발한다. 본 논문에서 사용하는 메타문자는 임의의 음절을 표현하는 '*'와 '?'과 종성을 표현하는 ':'를 사용하며 사전구조는 자소 단위의 트라이를 사용한다. 또한 음절은 물론이고 자소(초성, 중성, 종성)로 구성된 질의를 탐색할 수 있다. 더구나 음절과 자소가 혼합된 질의도 사용할 수 있도록 하여 사용자의 편의를 크게 도모하였다.