• The KIPS Transactions:PartB
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• v.19B no.2
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• pp.135-148
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• 2012

This paper proposes a model for recognizing sentential paraphrases through Predicate-Argument Tuple (PAT)-based approximate alignment between two texts. We cast the paraphrase recognition problem as a binary classification by defining and applying various alignment features which could effectively express the semantic relatedness between two sentences. Experiment confirmed the potential of our approach and error analysis revealed various paraphrase patterns not being solved by our system, which can help us devise methods for further performance improvement.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.453-454
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• 2020

본 연구는 적대적 예제에 강건한 한국어 패러프레이즈 문장 인식 기술을 다룬다. 구글에서 적대적 예제를 포함하는 PAWS-X 다국어 말뭉치를 공개하였다. 이로써, 한국어에서도 적대적 예제를 다룰 수 있는 실마리가 제공되었다. PAWS-X는 개체 교환형을 대표로 하는 적대적 예제를 포함하고 있다. 이 말뭉치만으로도 개체 교환형 이외의 적대적 예제 타입을 위한 인식 모델을 구축할 수 있을지, 다앙한 타입의 실(real) 패러프레이즈 문장 인식에서도 적용할 수 있는지, 학습에 추가적인 타입의 패러프레이즈 데이터가 필요한지 등에 대해 다양한 실험을 통해 알아보고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.450-452
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• 2021

본 논문은 범용의 한국어 패러프레이즈 문장 인식 모델 개발을 위한 연구를 다룬다. 범용의 목적을 위해서 가장 걸림돌이 되는 부분 중의 하나는 적대적 예제에 대한 강건성이다. 왜냐하면 패러프레이즈 문장 인식에 대한 적대적 예제는 일반 유형의 말뭉치로 학습시킨 인식 모델을 무력화 시킬 수 있기 때문이다. 또한 적대적 예제의 유형이 다양하기 때문에 다양한 유형에 대해서도 대응할 수 있어야 하는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 다양한 적대적 예제 유형과 일반 유형 모두에 대해서 패러프레이즈 문장 여부를 인식할 수 있는 딥 뉴럴 네트워크 모델을 제시하고자 한다.