• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.163-166
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• 2013

사용자별로 SNS/RSS 구독 뉴스 분석을 통해 사용자가 관심이 있는 새로운 뉴스를 추천해 주는 시스템을 설계하고 구현한다. 뉴스 추천 시스템의 설계를 위해 전체 시스템에서 사용자와 서버에서의 작업을 명세하고, 이중에 주요 기능을 담당하는 부분을 구현한다. 구현된 주요 기능은 선호 문서가 들어왔을 때 특징을 추출하고 이를 저장하는 것과 새로운 문서가 들어왔을 때 선호 문서군과 얼마나 유사한지 판별하여 문서에 대한 추천 여부를 결정하는 것이다. 선호 문서의 특징 추출에 대해서는 형태소 분석을 통해 단어와 빈도를 추출하고 이를 누적하여 저장한다. 또한, 새로운 문서가 들어왔을 때 코사인 유사도를 계산하여 사용자가 선호하는 학습문서와의 유사도 비교를 통해 문서 추천 여부를 결정한다. 구현된 시스템에서 실제로 연관된 선호 문서군을 학습시키고, 연관된 새로운 문서 혹은 연관되지 않은 새로운 문서에 대한 추천 여부를 비교하는 것으로 시스템 정확도를 파악한다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1995년도 제2회 학술대회 논문집
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• pp.11-14
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• 1995

기존의 한글 자동 색인 방법들은 어절 단위 색인법과 형태소 단위 색인법으로 분류될 수 있다. 전자는 문서내의 어절에서 색인어의 부분으로서 가치가 없는 음절들을 제거함으로써 색인어를 추출하는 방법으로, 문서에 복합 명사들이 많이 포함되어 있을 경우 검색효과가 저하되는 문제점을 지니고 있다. 후자는 형태소 해석이나 구문 해석을 이용하여 중요한 의미를 갖는 명사나 명사구를 추출하는 방법으로, 단일 명사를 추출함으로써 복합 명사의 띄어 쓰기 문제를 극복할 수 있다. 그러나, 색인 과정에서 요구되는 많은 언어 정보를 개발하고 유지 보수해야 하는 부담을 지니고 있다. 본 논문에서는 기존의 색인 방법들의 문제점들을 완화할 수 있는 새로운 색인 방법을 제안한다. 그리고 실험을 통하여 제안하는 방법의 성능을 평가한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권12호
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• pp.946-950
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• 2010

기계 학습 기반의 많은 감정 분류 시스템들은 문장으로부터 언어적 자질을 추출하기 위하여 형태소 분석기를 사용한다. 그러나 온라인 상품평에는 많은 띄어쓰기 오류 및 철자 오류가 포함되어 있어서 일반적으로 형태소 분석기가 좋은 성능을 내기 어려우며, 기반 시스템의 낮은 성능은 감정 분류 시스템의 성능하락을 초래한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 어절 패턴과 음운 패턴의 최장 일치 매칭(matching)에 기반한 자질 추출 방법을 제안한다. 두 종류의 패턴은 대용량의 품사 부착 말뭉치로부터 자동으로 구축된다. 어절 패턴은 영사, 동사와 같은 내용어를 포함하는 어절들로 구성되며, 음운 패턴은 동사나 형용사와 같은 용언의 초성과 중성의 쌍으로 구성된다. 음운 패턴에 초성과 중성만을 사용한 이유는 철자 오류에 영향을 덜 받기 때문이다. 제안 방법을 평가하기 위하여 SVM(Support Vector Machine)을 기계 학습기로 사용하는 감정 분류 시스템을 구현하였다. 한국어 상품평에 대한 실험에서 제안 방법을 자질 추출 모듈로 사용하는 감정 분류 시스템이 형태소 분석기를 사용하는 것보다 우수한 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.55-63
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• 2021

소셜 빅데이터는 신조어나 고유명사를 포함하는 경우가 많으며, 이들을 처리하기 위해 단어별 출현 빈도수를 기반으로 한 통계적인 형태소 분석 방법이 많이 활용되고 있다. 그러나 이들 방법에서는 복합 명사를 제대로 인지하지 못해, 키워드 추출의 정확도가 떨어지는 문제점이 지적되고 있다. 본 논문에서는 소셜 빅데이터의 키워드 분석에 있어 복합 명사를 추출하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 형태소 분석 단계를 통해 얻어진 단어를 조합하여 복합 명사 후보군을 만들고, 주어진 리뷰에서 이들의 출현 빈도를 조사하여 얻어진 빈도수를 기반으로 복합 명사를 추출한다. 복합 명사 후보군을 구성하는 방법에 따라 두 가지 알고리즘을 제안하였으며, 각 알고리즘의 성능을 수식으로 표현하고 비교한다. 그리고 온라인에서 수집된 실제 데이터를 대상으로 실험을 통해 비교 결과를 검증하는 동시에, 제안 방법이 실시간 처리에도 적합함을 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권6호
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• pp.675-684
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• 2001

본 논문은 태그가 없는 단순 말뭉치만을 가지고 자율학습을 이용하여 정보 검색을 위한 색인어의 추출 등에 이용될 수 있도록 한국어의 실질 형태소와 형식 형태소를 분리해내는 기법에 대하여 기술한다. 본 기법은 사전 등의 언어 관련 지식을 요구하지 않으며 오직 단순 말뭉치만을 필요로 한다. 또한 자율학습을 이용함으로써 사람의 간섭이 필요하지 않아 학습에 필요한 시간과 노력이 거의 들지 않는다. 본 방식은 잘 확립된 통계적 방법론을 이용하기 때문에 일반적인 휴리스틱과는 달리 이론적인 기반이 확고하여 확장 및 발전이 용이하다. 본 결과는 한국어에 우선 적용되었으나 한국어에 종속적인 방법이 아니어서 다른 교착어에도 쉽게 적용될 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.447-450
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• 2019

본 논문은 한국어 문장의 감성 분류를 위해 문장의 형태소, 음절, 자소를 입력으로 하는 합성곱층과 DenseNet 을 적용한 Text Multi-channel DenseNet 모델을 제안한다. 맞춤법 오류, 음소나 음절의 축약과 탈락, 은어나 비속어의 남용, 의태어 사용 등 문법적 규칙에 어긋나는 다양한 표현으로 인해 단어 기반 CNN 으로 추출 할 수 없는 특징들을 음절이나 자소에서 추출 할 수 있다. 한국어 감성분석에 형태소 기반 CNN 이 많이 쓰이고 있으나, 본 논문에서 제안한 Text Multi-channel DenseNet 모델은 형태소, 음절, 자소를 동시에 고려하고, DenseNet 에 정보를 밀집 전달하여 문장의 감성 분류의 정확도를 개선하였다. 네이버 영화 리뷰 데이터를 대상으로 실험한 결과 제안 모델은 85.96%의 정확도를 보여 Multi-channel CNN 에 비해 1.45% 더 정확하게 문장의 감성을 분류하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 및 제1회 형태소 분석기 및 품사태거 평가 워크숍
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• pp.99-105
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• 1999

한국어 정보처리를 위한 언어정보는 응용 분야에 따라 큰 차이를 보인다. 특히 말뭉치를 이용한 연구에서는 언어정보가 달라질 때마다 시스템을 새로 구성해야 하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 어려움을 다소 완화시키기 위해 새로운 환경에 잘 적응할 수 있는 한국어 품사 태깅 시스템에 관해서 논한다. 본 논문에서는 이 시스템을 KTAG99라고 칭한다. KTAG99는 크게 실행부와 학습부로 구성되었다. 한국어 품사 태깅을 위한 실행부는 고유명사 추정기, 한국어 형태소 분석기, 통계기반 품사 태거, 품사 태깅 오류교정기로 구성되었으며, 실행부에서 필요한 언어정보를 추출하는 학습부는 고유명사 추정규칙 추출기, 형태소 배열규칙 추출기, 사전 추출기, 확률정보 추정기, 품사 태깅 오류수정 규칙 추정기로 구성되었다. KTAG99에서 필요한 언어정보의 대부분은 학습 말뭉치로부터 추출되거나 추정되기 때문에 아주 짧은 시간 내에 새로운 환경에 적응할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.145-153
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• 2020

최근 소셜 빅데이터를 대상으로 한 키워드 분석은 고객 관점의 의견이나 불만 사항을 추출하기 위한 목적으로 광범위하게 활용되고 있다. 이와 관련하여, 이전 연구에서는 키워드 분석의 정확도를 높이기 위해 응집도 점수를 활용한 방법을 제안하였으나, 리뷰의 수가 적을 경우 오류율이 증가하는 문제가 있었다. 본 논문에서는 응집도 점수 기반 알고리즘으로부터 추출된 키워드에 대해 간소화된 형태소 분석 단계를 후처리 형태로 적용함으로써 키워드 추출의 정확도를 개선하고자 하였다. 제안 방법은 입력 데이터가 주어질 때마다 필요한 형태소 분석 규칙을 점증적으로 추가할 수 있도록 지원함으로써, 사전의 크기를 최소화하고 분석의 효율을 높이고자 하였다. 또한 대화형 규칙 입력 시스템을 제공하여 분석 규칙 추가에 드는 노력을 최소화하고자 하였다. 제안 방법을 검증하기 위해 온라인에서 수집된 실제 리뷰를 대상으로 실험을 수행하였으며, 제안 방법을 적용할 경우 오류율이 기존 10%에서 1%로 개선되는 동시에, 5,000개의 리뷰 처리에 450ms가 소요되어 실시간 처리가 가능한 수준임을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.3-7
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• 2018

본 연구진은 모든 형태소 분석 후보에 적절한 의존관계를 부여하여 구문분석 트리 후보를 순위화하여 제시하는 한국어 구문 분석 시스템 BCD-KL-Parser를 개발하고 있다. 이 시스템의 최종목표는 형태소 분석후보와 구문분석 트리 후보를 줄여나감으로써, 구문분석의 정확도와 실행 속도를 높이는 것이다. 본 논문에서 소개하는 BCD-KL-Parser에서는 형태적 중의성 해소규칙을 정의하여 형태소 분석후보의 수를 줄이고, 용언의 하위범주화 정보와 선택제약 정보 그리고 의존관계 제약규칙을 정의하여 구문분석 트리 후보의 수를 최소화할 수 있었다. 그 결과 '21세기 세종계획 구문분석 말뭉치'에서 무작위로 추출한 2,167문장에 대하여 UAS 92.27%를 달성할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.285-293
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• 1993

대량의 말뭉치에서 나타나는 맞춤법 오류의 대부분은 타자수의 입력 실수로 인한 것이다. 맞춤법 오류의 유형은 크게 띄어 쓰기 오류, 철자 오류, 띄어 쓰기와 철자의 복합 오류의 세 가지로 나타난다. 이 중, 철자 오류를 표층 형태만으로 표준어 오류, 조사/어미 오류, 자소 대치 오류로 유형을 분류하였다. 본 논문은 300만 말뭉치에서 형태소 분석이 실패한 맞춤법 오류 어절 중에서 띄어 쓰기와 철자 오류를 분석하여, 각 오류 유형에 따른 교정 방법과 자소 대치 규칙 베이스를 이용한 교정 방법을 구현하였다. 또한 형태소 분석기를 거친 40만 어절 사전을 이용한 분석기로 기존의 형태소 분석기를 대치시켜 교정 어절을 검증하였고, 위의 사전에서 추출한 순위 결정 요소와 Heuristic 정보를 이용하여 각 후보 어절에 대한 가중치를 계산하고 가능성이 높은 교정 어절을 제시하는 시스템을 구현하였다.