• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권10호
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• pp.990-1002
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• 2005

자연스러운 텍스트를 생성하기 위해서는, 한번 언급된 대상을 지시하기 위한 대용화(pronominalization)과정이 필수적이며, 특히 한국어에 빈번히 발생하는 영형(zero pronoun)을 자연스럽게 생성하는 것이 중요하다. 본 논문에서는, 비용기반 중심화 이론(cost-based centering theory)을 적용하여, 선행 발화의 중심 전이(center transition)가 현 발화의 영형에 미치는 영향을 살펴본다. 이를 위해, 영형으로 실현될 수 있는 명사를 중심화 이론에 기반해 문장간 현저성, 문장내 현저성, 문장간/내 현저성을 가지는지의 여부로 4가지 유형(Npair, Ninter, Nintra, Nnon)으로 정의하고, 유형별로 영형 현상을 고찰하였다. 그 결과, 기존에 중심화 이론에서 배제되었던 명사들이 선행 발화의 중심 전이로 설명될 수 있음을 밝혔다. 또, 선행 발화의 중심 전이를 이용한 영형 생성 모델을 구축하여 다양한 자질을 적용한 영형 생성 모델의 성능과 비교하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권12호
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• pp.1649-1659
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• 2004

텍스트 생성(text generation)은 언어가 아닌 다양한 지식원으로부터 텍스트를 생성해 내는 언어 처리의 한 분야로, 여러 가지 복합적이고 단계적인 과정을 통해 이루어진다. 본 논문에서는 자연스러운 텍스트 생성을 위한 여러 과정 중, 한번 언급된 대상(entity)을 자연스럽게 지시(refer)하기 위한 지시어 생성(referring expression generation), 특히 한국어에 두드러진 영형(zero pronoun)에 의한 대용화(pronominalization) 과정에 초점을 맞춘다. 이를 위해, 구문 정보와 비용기반 중심화 이론(cost-based centering model)을 바탕으로, 한국어에 적합한 지시어 특히 영형의 생성에 영향을 미치는 다양한 자질(feature)들온 규명하고, 기계 학습을 통해 지시어 생성 모델을 구축하였다. 세 개의 장르 - 묘사문(설명문), 뉴스, 짧은 우화 - 에서 총 95개의 텍스트로부터 학습이 이루어 졌으며 이론 대상으로, 제안된 자질들이 지시어의 생성, 특히 영형의 생성에 효율적으로 적용될 수 있음을 보였다. 또한, 지시어 생성과 관련된 기존의 방법론들과 본 논문에서 제안한 모델을 비교하여 성능이 크게 향상되었음을 보이고, T-test를 통해 99.9%의 신뢰 구간에서 그 성능 향상이 통계적으로 의미가 있음을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.313-323
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• 2021

본 연구는 문학 텍스트를 활용한 머신러닝 기반 가상 캐릭터(virtual character) 구현을 위해 텍스트 내의 화자 지시어가 지시하는 화자를 판별할 수 있는 규칙을 제안하는 것을 목적한다. 선행 연구에서, 본 연구자는 문학 텍스트를 기계 학습에 적용할 때, 별칭, 별명, 대명사와 같은 화자 지시어들이 특정한 분석 규칙 없이는 기계가 화자를 제대로 파악하지 못하여 학습을 제대로 수행할 수 없다는 점을 발견하였다. 본 연구는 이를 해결하는 방법으로 '화자 지시어(대명사 포함)가 지시하는 화자를 찾는 9가지 규칙'을 소개한다: 위치, 거리, 대명사, 가주어/진주어, 인용문, 화자수, 등장인물 외 지시, 복합 단어 지시, 화자명 분산이 그것이다. 문학 텍스트 내의 등장인물을 가상 캐릭터로 활용하기 위해서는 기계가 이해할 수 있는 방식으로 학습 텍스트를 제공해야 한다. 본 연구자는 본 논문을 통해 제안한 화자 찾기 규칙이 문학 텍스트를 머신러닝에 활용할 때 발생할 수 있는 시행착오를 줄이고, 원활한 학습을 수행하게 하여 질적으로 우수한 학습 결과를 산출할 수 있게 해 줄 것으로 기대한다.