• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권9호
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• pp.2334-2347
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• 2023

Metaverse services generate text data, data of ubiquitous computing, in real-time to analyze user emotions. Analysis of user emotions is an important task in metaverse services. This study aims to classify user sentiments using deep learning and pre-trained language models based on the transformer structure. Previous studies collected data from a single platform, whereas the current study incorporated the review data as "Metaverse" keyword from the YouTube and Google Play Store platforms for general utilization. As a result, the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) and Robustly optimized BERT approach (RoBERTa) models using the soft voting mechanism achieved a highest accuracy of 88.57%. In addition, the area under the curve (AUC) score of the ensemble model comprising RoBERTa, BERT, and A Lite BERT (ALBERT) was 0.9458. The results demonstrate that the ensemble combined with the RoBERTa model exhibits good performance. Therefore, the RoBERTa model can be applied on platforms that provide metaverse services. The findings contribute to the advancement of natural language processing techniques in metaverse services, which are increasingly important in digital platforms and virtual environments. Overall, this study provides empirical evidence that sentiment analysis using deep learning and pre-trained language models is a promising approach to improving user experiences in metaverse services.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.358-364
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• 2006

현재 인터넷의 급속한 개발과 함께 인터넷을 통해 사용자들의 질의 성향을 올바르게 파악하여 사용자들에게 보다 질 좋은 정보를 제공해 줄 수 있어야 한다고 말해도 과언이 아니다. 따라서 한국어 질의어에 대해 형태소 분석과 구문 분석을 통한 키워드 사이에 의미 연관성을 생성하는 방법을 제안한다. 이 접근은 단순한 키워드나 키워드 사이에 단순한 조합 보다 의미 연관성을 적용하였다. 그 결과로서 사용자들의 질의 성향을 더욱 정확하게 반영할 수 있는 질의를 생성하고 현존하는 질의 형태에 대한 몇 가지 문제를 해결 수 있는 효율적인 한국어 정보검색을 위한 사용자 의도가 포함된 계층적 질의어를 생성하는 방법을 제안하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.40-51
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• 2014

문서 저작권에 대한 관심과 중요성이 높아짐에 따라 문서 복제나 표절의 검출에 대한 필요성이 증대되고 있다. 이와 같은 이유로 많은 연구가 이루어지고 있으나 자연어 처리기술의 한계가 있어 문서의 심층적 표절 검출에 어려움이 있다. 본 논문은 자연어 분석의 기술을 적용한 유사문서 판별기를 설계, 구현한다. 이 시스템은 형태소 분석의 기술과 함께 구문의미 분석의 기술, 저빈도 및 관용표현 가중치을 이용하여 유사문서를 판별한다. 본 시스템의 성능을 실험하기 위하여 휴먼 판별과 기존 시스템, 그리고 휴먼 판별과 제안한 시스템의 판별과의 상관계수를 분석하였다. 실험결과, 구문의미 분석을 활용한 시스템의 개선점을 발견할 수 있었다. 앞으로 문서 유형을 정의하고 각 유형에 맞는 판별 기법을 개발할 필요가 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.693-700
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• 2023

텍스트 문서에서 주관적인 의견과 감정을 긍정 혹은 부정으로 분류하고 식별하는 자연어 처리의 한 분야인 감성 분석은 고객 선호도 분석을 통해 다양한 홍보 및 서비스에 활용할 수 있다. 이를 위해 최근 머신러닝과 딥러닝의 다양한 기법을 활용한 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 기존의 RNN 기반 모델들과 최근 트랜스포머 기반 언어 모델들을 활용하여 영화, 상품 및 게임 리뷰를 대상으로 감성 분석의 정확도를 비교 분석하여 최적의 언어 모델을 제안하고자 한다. 실험 결과 한국어 말뭉치로 사전 학습된 모델들 중 LMKor-BERT와 GPT-3가 상대적으로 좋은 정확도를 보여주었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권3호
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• pp.255-262
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• 2010

시스템 개발에 있어서 요구문서(requirements document)를 생성하고 정형 명세를 작성하는 것은 요구 분석 전문가와 명세 전문가에 의해 수행되고 있다. 만약 요구문서 생성과 정형 명세 작성 과정을 자동화 한다면 시스템 개발 비용 및 기간을 단축할 수 있고, 또한 전문가 사이의 잘못된 이해로 인한 오류를 줄일 수 있다. 대명사는 인칭대명사와 지시대명사로 분류될 수 있다. 일반적으로 요구문서의 특성상 인칭대명사는 사용되지 않기 때문에 본 논문은 지시대명사의 지시어 결정에 초점을 두고 있다. 지시대명사를 포함하는 요구문서에서 자연어처리 기법을 통해 정형화된 요구사항을 자동으로 추출하기 위해서는 대명사의 지시어 결정이 매우 중요하다. 본 연구의 최종 목표는 자연어 처리 기법을 통하여 자연어 요구문서로부터 시스템 개발에 필요한 정형 명세를 자동으로 생성하는데 있다. 이를 위해 본 논문은 선행연구를 기반으로 한국어로 기술된 자연어 요구문서에서 대명사에 대한 지시어를 결정하는 조응어 해소(anaphora resolution) 시스템을 제안한다. 본 시스템의 개발을 위해 조응어 해소를 위한 경험 규칙을 정의하고, 이를 통해 10개의 요구문서에 대해 실험한 결과 평균 재현율 92.45%, 정확률 69.68%의 성능을 보였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.90-93
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• 2008

In natural language, it is common that repetitive constituents in an expression are to be left out and it is necessary to figure out the constituents omitted at analyzing the meaning of the sentence. This paper is on recognition of boundaries of parallel noun phrases by figuring out constituents omitted. Recognition of parallel noun phrases can greatly reduce complexity at the phase of sentence parsing. Moreover, in natural language information retrieval, recognition of noun with modifiers can play an important role in making indexes. We propose an unsupervised probabilistic model that identifies parallel cores as well as boundaries of parallel noun phrases conjoined by a conjunctive particle. It is based on the idea of swapping constituents, utilizing symmetry (two or more identical constituents are repeated) and reversibility (the order of constituents is changeable) in parallel structure. Semantic features of the modifiers around parallel noun phrase, are also used the probabilistic swapping model. The model is language-independent and in this paper presented on parallel noun phrases in Korean language. Experiment shows that our probabilistic model outperforms symmetry-based model and supervised machine learning based approaches.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.99-108
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• 2012

방대한 양의 데이터로부터 정보추출의 정확도를 향상시키기 위한 많은 방법이 개발되어 왔다. 본 논문에서는NER(named entity recognition), 문장 추출, 스피치 태깅과 같은 여러 가지의 자연어 처리 작업을 통합하여 텍스트를 분석하였다. 데이터는 도메인에 특화된 데이터 추출 에이전트를 사용하여 웹에서 수집한 텍스트로 구성하였고, 위에서 언급한 자연어 처리 작업을 사용하여 비 구조화된 데이터로부터 정보를 추출하는 프레임 워크를 개발하였다. 조직 구조의 탐색을 위한 택스트 추출 및 분석 관점에서 연구의 성능을 시뮬레이션을 통해 분석하였으며, 시뮬레이션 결과, 정보추출에서 MUC 및 CoNLL과 같은 다른 NER 분석기 보다 성능이 우수함을 보였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권3호
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• pp.14-23
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• 1994

A natural language processing system usually has the demerit that its processing time is relatively long. If an interactive system makes its user kept waiting long, it can't be said to be practical. In this paper, the on-line natural language parser in which its processing coincides with the sentence's inputting is designed. Since the greater part of morpholgical and syntatic semantic analysis is already performed during the keyboard input, user can get a prompt response. Moreover, the Korean parser is implemented in multitasking environment, and it is compared with an off-line parser. The on-line parser can be considered to be efficient for its real time processing.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권1호
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• pp.85-91
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• 2024

Currently, generative artificial intelligence is a hot topic around the world. Generative artificial intelligence creates various images, art, video clips, advertisements, etc. The problem is that it is very difficult to verify the internal work of artificial intelligence. As a requirements engineer, I attempt to create a toon image by applying linguistic mechanisms to the current issue. This is combined with the UML object model through the semantic role analysis technique of linguists Chomsky and Fillmore. Then, the derived properties are linked to the toon creation template. This is to ensure productivity based on reusability rather than creativity in toon engineering. In the future, we plan to increase toon image productivity by incorporating software development processes and reusability.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권10호
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• pp.2718-2731
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• 2023

This paper presents a method of using syntax and shallow semantic analysis for Vietnamese question generation (QG). Specifically, our proposed technique concentrates on investigating both the syntactic and shallow semantic structure of each sentence. The main goal of our method is to generate questions from a single sentence. These generated questions are known as factoid questions which require short, fact-based answers. In general, syntax-based analysis is one of the most popular approaches within the QG field, but it requires linguistic expert knowledge as well as a deep understanding of syntax rules in the Vietnamese language. It is thus considered a high-cost and inefficient solution due to the requirement of significant human effort to achieve qualified syntax rules. To deal with this problem, we collected the syntax rules in Vietnamese from a Vietnamese language textbook. Moreover, we also used different natural language processing (NLP) techniques to analyze Vietnamese shallow syntax and semantics for the QG task. These techniques include: sentence segmentation, word segmentation, part of speech, chunking, dependency parsing, and named entity recognition. We used human evaluation to assess the credibility of our model, which means we manually generated questions from the corpus, and then compared them with the generated questions. The empirical evidence demonstrates that our proposed technique has significant performance, in which the generated questions are very similar to those which are created by humans.