• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.203-208
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• 2017

본 논문은 한글 자모 조합 임베딩을 이용하여 오타에 강건한 한국어 품사 태깅 시스템을 구축하는 방법에 대해 기술한다. 최근 딥 러닝 연구가 활발히 진행되면서 자질을 직접 추출해야 하는 기존의 기계학습 방법이 아닌, 스스로 자질을 찾아서 학습하는 딥 러닝 모델을 이용한 연구가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 다양한 딥 러닝 모델 중에서 sequence labeling에 강점을 갖고 있는 bidirectional LSTM CRFs 모델을 사용하였다. 한국어 품사 태깅 문제에서 일반적으로 사용되는 음절 임베딩은 약간의 오타에도 품사 태깅 성능이 크게 하락하는 한계가 있었다. 따라서 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 한글 자모 임베딩 값을 조합시킨 음절 임베딩 방식을 제안하였다. 강제로 오타를 발생시킨 테스트 집합에서 실험한 결과, 자모 조합 임베딩 기법이 word2vec 음절 임베딩 방식에 비해 형태소 분할은 0.9%, 품사 태깅은 3.5% 우수한 성능을 기록하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.97-102
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• 2017

형태소 분석과 의존 파싱은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 이러한 핵심적인 역할을 수행하는 형태소 분석과 의존 파싱에 대해 일괄적으로 학습하는 통합 모델에 대한 필요성이 대두 되었고 이에 대한 많은 연구들이 수행되었다. 기존의 형태소 분석 & 의존 파싱 통합 모델은 먼저 형태소 분석 및 품사 태깅에 대한 학습을 수행한 후 이어서 의존 파싱 모델을 학습하는 파이프라인 방식으로 진행되었다. 이러한 방식의 학습을 두 번 연이어 진행하기 때문에 시간이 오래 걸리고 또한 형태소 분석과 파싱이 서로 영향을 주지 못하는 단점이 존재하였다. 본 논문에서는 의존 파싱에서 형태소 분석에 대한 전이 액션을 포함하도록 전이 액션을 확장하여 한국어 형태소 분석 & 의존파싱에 대한 통합모델을 제안하였고 성능 측정 결과 세종 형태소 분석 데이터 셋에서 F1 97.63%, SPMRL '14 한국어 의존 파싱 데이터 셋에서 UAS 90.48%, LAS 88.87%의 성능을 보여주어 기존의 의존 파싱 성능을 더욱 향상시켰다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.305-308
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• 2017

한국어 형태소 분석은 많은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있기 때문에 형태소를 분류하고 형태소에 맞는 알맞은 품사를 결정하는 것은 매우 중요하다. 형태소의 품사를 태깅하는 대표적인 방법은 크게 음절 단위 형태소 분석과 단어 단위 형태소 분석의 두 가지로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 의존 파싱 분야에서 널리 활용되고 있는 전이 기반 방식을 적용하여 전이 기반 단어 단위 한국어 형태소 분석 모델을 제안하고 해당 모델을 한국어 형태소 분석 데이터인 세종 품사 부착 말뭉치 셋에 적용하여 F1 97.77 %로 기존의 성능을 더욱 향상시켰다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.184-189
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• 2017

With the advent of robust deep learning method, Neural machine translation has recently become a dominant paradigm and achieved adequate results in translation between popular languages such as English, German, and Spanish. However, its results in under-resourced languages Korean and Vietnamese are still limited. This paper reports an attempt at constructing a bidirectional Korean-Vietnamese Neural machine translation system with the supporting of Korean analysis tool - UTagger, which includes morphological analyzing, POS tagging, and WSD. Experiment results demonstrate that UTagger can significantly improve translation quality of Korean-Vietnamese NMT system in both translation direction. Particularly, it improves approximately 15 BLEU scores for the translation from Korean to Vietnamese direction and 3.12 BLEU scores for the reverse direction.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.69-72
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• 2003

본 논문에서는 입력된 한국어 문자열로부터 형태소를 분석하고, 품사를 태깅하는 방법에 있어 개선된 통계적 모델을 제안하고, 이에 기반한 띄어쓰기 비종속 형태소 분석 및 태깅 시스템의 개발과 성능 평가에 대한 결과를 소개하고 있다. 제안된 통계 기반품사 태깅 시스템은 입력된 문자열로부터 음절의 띄어쓰기 확률값을 계산하여 유사어절을 생성하고, 유사어절 단위로 사용자 띄어쓰기와 상관없이 형태소 후보 리스트를 생성하며, 인접한 후보 형태소들의 접속 확률 계산에 있어 어절 간 접속 확률과 어절 내 접속 확률을 모두 사용함으로, 최적의 형태소 리스트를 결정하는 모델을 사용하고 있다. 특히, 형태소들의 접속 확률 계산 시 어절 간 접속 확률과 어절 내 접속 확률의 결합 비율이 음절의 띄어쓰기 확률 값과 사용자의 띄어쓰기 여부에 따라 자동으로 조절되는 특징을 가지고 있으며, 이를 통해 극단적으로 띄어 쓰거나 붙여 쓴 문장에 대해서도 평균 90%수준의 품사 태깅 성능을 달성할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.549-557
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• 2001

Morphological analysis and POS tagging require a dictionary for the language at hand . In this fashion though it is impossible to analyze a language a dictionary. We also have difficulty if significant portion of the vocabulary is new or unknown . This paper explores the possibility of learning morphology of an agglutinative language. in particular Korean language, without any prior lexical knowledge of the language. We use unsupervised learning in that there is no instructor to guide the outcome of the learner, nor any tagged corpus. Here are the main characteristics of the approach: First. we use only raw corpus without any tags attached or any dictionary. Second, unlike many heuristics that are theoretically ungrounded, this method is based on statistical methods , which are widely accepted. The method is currently applied only to Korean language but since it is essentially language-neutral it can easily be adapted to other agglutinative languages.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.217-219
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• 2016

본 논문은 형태소 분석 및 품사 태깅을 위해 seq2seq 주의집중 모델을 이용하는 접근 방법에 대하여 기술한다. seq2seq 모델은 인코더와 디코더로 분할되어 있고, 일반적으로 RNN(recurrent neural network)를 기반으로 한다. 형태소 분석 및 품사 태깅을 위해 seq2seq 모델의 학습 단계에서 음절 시퀀스는 인코더의 입력으로, 각 음절에 해당하는 품사 태깅 시퀀스는 디코더의 출력으로 사용된다. 여기서 음절 시퀀스와 품사 태깅 시퀀스의 대응관계는 주의집중(attention) 모델을 통해 접근하게 된다. 본 연구는 사전 정보나 자질 정보와 같은 추가적 리소스를 배제한 end-to-end 접근 방법의 실험 결과를 제시한다. 또한, 디코딩 단계에서 빔(beam) 서치와 같은 추가적 프로세스를 배제하는 접근 방법을 취한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.97-102
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• 2017

형태소 분석과 의존 파싱은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 이러한 핵심적인 역할을 수행하는 형태소 분석과 의존 파싱에 대해 일괄적으로 학습하는 통합 모델에 대한 필요성이 대두 되었고 이에 대한 많은 연구들이 수행되었다. 기존의 형태소 분석 & 의존 파싱 통합 모델은 먼저 형태소 분석 및 품사 태깅에 대한 학습을 수행한 후 이어서 의존 파싱 모델을 학습하는 파이프라인 방식으로 진행되었다. 이러한 방식의 학습을 두 번 연이어 진행하기 때문에 시간이 오래 걸리고 또한 형태소 분석과 파싱이 서로 영향을 주지 못하는 단점이 존재하였다. 본 논문에서는 의존 파싱에서 형태소 분석에 대한 전이 액션을 포함하도록 전이 액션을 확장하여 한국어 형태소 분석 & 의존파싱에 대한 통합모델을 제안하였고 성능 측정 결과 세종 형태소 분석 데이터 셋에서 F1 97.63%, SPMRL '14 한국어 의존 파싱 데이터 셋에서 UAS 90.48%, LAS 88.87%의 성능을 보여주어 기존의 의존 파싱 성능을 더욱 향상시켰다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.184-189
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• 2017

With the advent of robust deep learning method, Neural machine translation has recently become a dominant paradigm and achieved adequate results in translation between popular languages such as English, German, and Spanish. However, its results in under-resourced languages Korean and Vietnamese are still limited. This paper reports an attempt at constructing a bidirectional Korean-Vietnamese Neural machine translation system with the supporting of Korean analysis tool - UTagger, which includes morphological analyzing, POS tagging, and WSD. Experiment results demonstrate that UTagger can significantly improve translation quality of Korean-Vietnamese NMT system in both translation direction. Particularly, it improves approximately 15 BLEU scores for the translation from Korean to Vietnamese direction and 3.12 BLEU scores for the reverse direction.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.203-208
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• 2017

본 논문은 한글 자모 조합 임베딩을 이용하여 오타에 강건한 한국어 품사 태깅 시스템을 구축하는 방법에 대해 기술한다. 최근 딥 러닝 연구가 활발히 진행되면서 자질을 직접 추출해야 하는 기존의 기계학습 방법이 아닌, 스스로 자질을 찾아서 학습하는 딥 러닝 모델을 이용한 연구가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 다양한 딥 러닝 모델 중에서 sequence labeling에 강점을 갖고 있는 bidirectional LSTM CRFs 모델을 사용하였다. 한국어 품사 태깅 문제에서 일반적으로 사용되는 음절 임베딩은 약간의 오타에도 품사 태깅 성능이 크게 하락하는 한계가 있었다. 따라서 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 한글 자모 임베딩 값을 조합시킨 음절 임베딩 방식을 제안하였다. 강제로 오타를 발생시킨 테스트 집합에서 실험한 결과, 자모 조합 임베딩 기법이 word2vec 음절 임베딩 방식에 비해 형태소 분할은 0.9%, 품사 태깅은 3.5% 우수한 성능을 기록하였다.