• 정보과학회 논문지
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• 제44권5호
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• pp.496-502
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• 2017

포인터 네트워크(Pointer Networks)는 Recurrent Neural Network (RNN)를 기반으로 어텐션 메커니즘(Attention mechanism)을 이용하여 입력 시퀀스에 대응되는 위치들의 리스트를 출력하는 딥 러닝 모델이다. 대명사 상호참조해결은 문서 내에 등장하는 대명사와 이에 대응되는 선행사를 찾아 하나의 엔티티로 정의하는 자연어처리 문제이다. 본 논문에서는 포인터 네트워크를 이용하여 대명사와 선행사의 참조관계를 밝히는 대명사 상호참조해결 방법과 포인터 네트워크의 입력 연결순서(chaining order) 여섯가지를 제안한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법 중 연결순서 coref2 가 MUC F1 81.40%로 가장 좋은 성능을 보였다. 이는 기존 한국어 대명사 상호참조해결의 규칙 기반(50.40%)보다 31.00%p, 통계 기반(62.12%) 보다 19.28%p 우수한 성능임을 나타낸다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권2호
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• pp.227-232
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• 2004

정보 검색 시스템에서 문서의 내용을 대표하는 용어를 추출하거나 정보 추출 및 텍스트 마이닝에서 특정 정보만을 추출하려면 고유명사에 대한 대용어 문제가 해결되어야 한다. 대용어 해소 문제는 인칭 명사에 대한 대명사의 선행사 결정 문제가 대표적이다. 본 논문에서는 한국어에서 문서의 내용을 보다 정확히 분석하기 위해 3인칭 대명사 “그/그녀/그들/그녀들”의 선행사를 결정하는 방법을 제안한다. 일반적으로 3인칭 대명사의 선행사는 현재 문장 또는 이전 문장의 주어인 경우가 많고, 또한 3인칭 대명사가 2회 이상 반복되는 경우가 자주 발생한다. 이러한 특성을 이용하여 현재 문장과 이전 문장에 출현한 인칭 명사들 중에서 선행사로 사용되는 경우를 조사하여 선행사 결정 규칙을 발견하였다. 이 경험 규칙은 3인칭 대명사의 격에 따라 조금씩 달라지기 때문에 대명사의 격에 따라 주격, 목적격, 소유격으로 구분하여 기술하였다. 제안한 방법의 타당성을 검증하기 위하여 신문 기사의 정치 관련 문서에서 대명사의 격에 따라 100개씩 총 300개의 실험 대상을 선정하였으며, 실험 결과로 3인칭 대명사의 선행사 결정 정확도는 재현율이 79.0%, 정확률이 86.8%로 나타났다.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2002년도 Language, Information, and Computation Proceedings of The 16th Pacific Asia Conference
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• pp.50-58
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• 2002

The information extraction is to delimit in advance, as part of the specification of the task, the semantic range of the output and to filter information from large volumes of texts. The most representative word of the document is composed of named entities and pronouns. Therefore, it is important to resolve coreference in order to extract the meaningful information in information extraction. Coreference resolution is to find name entities co-referencing real-world entities in the documents. Results of coreference resolution are used for name entity detection and template generation. This paper presents the heuristic-based approach for coreference resolution in Korean. We constructed the heuristics expanded gradually by using the corpus and derived the salience factors of antecedents as the importance measure in Korean. Our approach consists of antecedents selection and antecedents weighting. We used three kinds of salience factors that are used to weight each antecedent of the anaphor. The experiment result shows 80% precision.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권12호
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• pp.625-631
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• 2016

포인터 네트워크는 어텐션 메커니즘(Attention mechanism)을 기반으로 입력열에 대응되는 위치를 결과 리스트로 출력하는 모델이다. 포인터 네트워크를 수행할 때 입력열의 크기를 N이라고 하면, 각 입력에 대한 어텐션(attention)을 계산하기 때문에 시간복잡도는 $O(N^2)$이 되어 디코딩 시간이 길어진다. 이에 따라, 본 논문에서는 포인터 네트워크의 디코딩 시간을 줄이기 위하여 디코딩 시에 필요한 입력 정보만을 확인하는 스킵 포인팅 모델 기반 포인터 네트워크를 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법을 이용하여 대명사 상호참조해결에 대한 실험을 수행한 결과, 일반 포인터 네트워크에 비하여 문장당 처리 시간이 약 1.15배 빠른 속도와, MUC F1 값이 약 2.17% 향상된 83.60%의 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.61-64
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• 2014

본 논문은 Stanford의 다 단계 시브(Multi-pass Sieve) 상호참조해결을 기반으로, 한국어에 적용한 한국어 상호참조해결(선행 연구)을 이용하여 한정 명사구에 대한 처리와 확장된 대명사 상호참조해결 방법을 제안한다. 지시 관형사와 명사가 결합하여 형성되는 한정 명사구는 일반 멘션(mention)의 특징과 대명사 속성을 한 번에 갖게 된다. 이렇게 되면, 한정 명사구는 모든 시브(sieve)에서 상호참조를 진행할 수 있게 된다. 따라서 이런 특징으로 한정 명사구를 어떤 관점(멘션 또는 대명사)에서 상호참조해결하는 것이 좋은지 보인다. 또한 이런 한정 명사구의 대명사 속성을 이용하기 위해 문법적 의미적 규칙을 적용할 것을 제안한다. 그 결과, 본 논문의 선행 연구인 한국어 상호참조해결에 비하여 CoNLL 값이 약 0.8%만큼 향상되어 61.45%를 측정하였다.