• 정보관리연구
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• 제24권3호
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• pp.1-30
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• 1993

문헌정보(文獻情報)를 검색하고자 하는 이용자가 한국어(韓國語) 자연언어로 직접 검색(檢索) 시스템에 접근할 수 있도록 한국어 질문을 현재 정보검색(情報檢索) 시스템에서 많이 사용되고 있는 정형탐색문(불탐색문)으로 변환하는 한국어 질문처리(質間處理) 시스템을 설계하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권3호
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• pp.211-223
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• 2024

Chatbots have become very popular in our times and are used in several fields. The emergence of chatbots has created a new way of communicating between human and computer interaction. A Chatbot also called a "Chatter Robot," or conversational agent CA is a software application that mimics human conversations in its natural format, which contains textual material and oral communication with artificial intelligence AI techniques. Generally, there are two types of chatbots rule-based and smart machine-based. Over the years, several chatbots designed in many languages for serving various fields such as medicine, entertainment, and education. Unfortunately, in the Arabic chatbots area, little work has been done. In this paper, we developed a beneficial tool (chatBot) in the Arabic language which contributes to educating people about the Prophet's biography providing them with useful information by using Natural Language Processing.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2002년도 Language, Information, and Computation Proceedings of The 16th Pacific Asia Conference
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• pp.411-420
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• 2002

The left-associative grammar model (LAG) has been applied successfully to the morphologic and syntactic analysis of various european and asian languages. The algebraic definition of the LAG is very well suited for the application to natural language processing as it inherently obeys de Saussure's second law (de Saussure, 1913, p. 103) on the linear nature of language, which phrase-structure grammar (PSG) and categorial grammar (CG) do not. This paper describes the so-called Loom-LAGs (LLAG) -a specialization of LAGs for the analysis of natural language. Whereas the only means of language-independent abstraction in ordinary LAG is the principle of possible continuations, LLAGs introduce a set of more detailed language-independent generalizations that form the so-called loom of a Loom-LAG. Every LLAG uses the very smut loom and adds the language-specific information in the form of a declarative description of the language -much like an ancient mechanised Jacquard-loom would take a program-card providing the specific pattern for the cloth to be woven. The linguistic information is formulated declaratively in so-called syntax plans that describe the sequential structure of clauses and phrases. This approach introduces the explicit notion of phrases and sentence structure to LAG without violating de Saussure's second law iud without leaving the ground of the original algebraic definition of LAG, LLAGS can in fact be shown to be just a notational variant of LAG -but one that is much better suited for the manual development of syntax grammars for the robust analysis of free texts.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.426-432
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• 1999

통계적 언어 모델은 자연어 처리의 다양한 분야에서 시스템의 정확도를 높이고 수행 시간을 줄여줄 수 있는 중요한 지식원이므로 언어 모델의 성능은 자연어 처리 시스템, 특히 음성 인식 시스템의 성능에 직접적인 영향을 준다. 본 논문에서는 한국어를 위한 통계적 언어 모델을 구축하기 위한 다양한 언어 모델 실험을 제시하고 각 언어 모델들 간의 성능 비교를 통하여 통계적 언어 모델의 표준을 제시한다. 또한 형태소 및 어절 단위의 고 빈도 어휘만을 범용 언어 모델에 적용할 때의 적용률을 통하여 언어 모델 구축시 어휘 사전 크기 결정을 위한 기초적 자료를 제시한다. 본 연구는 음성 인식용 통계적 언어 모델의 성능을 판단하는 데 앞으로 큰 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 1998년도 Language, Information and Computation = Selected Papers from the 12th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation, Singapore
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• pp.283-294
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• 1998

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(A)
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• pp.98-99
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• 2010

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.15-23
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• 2022

특허 분야에서 자연어처리(Natural Language Processing) 태스크는 특허문헌의 언어적 특이성으로 문제 해결의 난이도가 높은 과제임에 따라 한국 특허문헌에 최적화된 언어모델의 연구가 시급한 실정이다. 최근 자연어처리 분야에서는 특정 도메인에 특화되게 사전 학습(Pre-trained)한 언어모델을 구축하여 관련 분야의 다양한 태스크에서 성능을 향상시키려는 시도가 지속적으로 이루어지고 있다. 그 중, ELECTRA는 Google이 BERT 이후에 RTD(Replaced Token Detection)라는 새로운 방식을 제안하며 학습 효율성을 높인 사전학습 언어모델이다. 본 연구에서는 대량의 한국 특허문헌 데이터를 사전 학습한 KorPatELECTRA를 제안한다. 또한, 특허 문헌의 특성에 맞게 학습 코퍼스를 정제하고 특허 사용자 사전 및 전용 토크나이저를 적용하여 최적화된 사전 학습을 진행하였다. KorPatELECTRA의 성능 확인을 위해 실제 특허데이터를 활용한 NER(Named Entity Recognition), MRC(Machine Reading Comprehension), 특허문서 분류 태스크를 실험하였고 비교 대상인 범용 모델에 비해 3가지 태스크 모두에서 가장 우수한 성능을 확인하였다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2003년도 제2차 연례학술대회 발표논문집
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• pp.86-94
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• 2003

Electronically available biological literature has been accumulated exponentially in the course of time. So, researches on automatically acquiring knowledge from these tremendous data by text mining technology become more and more prosperous. However, most of the previous researches are technology oriented and are not well focused in practical extraction target, hence result in low performance and inconvenience for the bio-researchers to actually use. In this paper, we propose a more biology oriented target domain specific text mining system, that is, POSTECH bio-text mining system (POSBIOTM), for signal transduction pathway extraction, especially for G protein-coupled receptor (GPCR) pathway. To reflect more domain knowledge, we specify the concrete target for pathway extraction and define the minimal pathway domain ontology. Under this conceptual model, POSBIOTM extracts interactions and entities of pathways from the full biological articles using a machine learning oriented extraction method and visualizes the pathways using JDesigner module provided in the system biology workbench (SBW) [14]

• 대한한의학회지
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• 제41권3호
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• pp.1-8
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• 2020

Objectives: This paper aims to investigate the Donguibogam-based pattern diagnosis by applying natural language processing and machine learning. Methods: A database has been constructed by gathering symptoms and pattern diagnosis from Donguibogam. The symptom sentences were tokenized with nouns, verbs, and adjectives with natural language processing tool. To apply symptom sentences into machine learning, Word2Vec model has been established for converting words into numeric vectors. Using the pair of symptom's vector and pattern diagnosis, a pattern prediction model has been trained through Logistic Regression. Results: The Word2Vec model's maximum performance was obtained by optimizing Word2Vec's primary parameters -the number of iterations, the vector's dimensions, and window size. The obtained pattern diagnosis regression model showed 75% (chance level 16.7%) accuracy for the prediction of Six-Qi pattern diagnosis. Conclusions: In this study, we developed pattern diagnosis prediction model based on the symptom and pattern diagnosis from Donguibogam. The prediction accuracy could be increased by the collection of data through future expansions of oriental medicine classics.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권2호
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• pp.144-156
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• 2010

복합 웹 서비스를 이용하고자 하는 사용자의 요구가 늘어나고 있지만 유비쿼터스 환경에서 일반 사용자들이 쉽게 복합 웹 서비스를 사용할 수 있는 환경은 마련되지 않고 있다. 본 논문에서는 웹 서비스에 대한 기술적인 지식이 없는 일반인들도 쉽게 자신의 요구사항을 표현 가능한 자연어 기반의 사용자 친화적인 인터페이스를 제안한다. 특히 사용자의 표현을 효율적으로 분석하기 위해 사용자의 문장으로부터 정교한 수준의 복합적인 워크플로우를 추출하고, 문장 분석을 통해 적합한 서비스를 찾는 방법을 제안한다. 특히 많은 제어 구문과 구절로 이루어진 복잡한 문장으로부터 정교한 수준의 추상 워크플로우를 추출한다.