• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제5권6호
• /
• pp.539-545
• /
• 2004

자연어 질의를 입력하고 문서로부터 질의에 대한 정답을 추출하여 제공하는 질의응답 시스템에서는 사용자의 질의 의도를 파악하여 질의 유형을 분류하는 과정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 질의 유형을 분류하기 위해 복잡한 분류 규칙이나 대용량의 사전 정보를 이용하지 않고 질의의 의도를 나타내는 어휘들을 추출하고 인접 명사들의 의미 정보를 이용하여 질의 및 정답 유형을 결정할 수 있는 방법을 제안한다. 또 동의어 정보와 접미사 정보를 이용하고, 의문사가 생략된 경우 어휘 의미 정보를 이용하여 질의 유형 분류기의 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.

• 한국농공학회:학술대회논문집
• /
• 한국농공학회 1999년도 Proceedings of the 1999 Annual Conference The Korean Society of Agricutural Engineers
• /
• pp.245-251
• /
• 1999

In this study, by using the natural language processing of the field artificial intelligence, automated index was performed . And then, the Natural Language Processor for Constructing Database (NALPDB) has been developed. Furthermore, the Design knowldege Information Relational DataBase (DIREDB) has been also developed, which is designed to interlock the knowledge base. DIREDB processes both the documented design-data , like a concrete standard specification, and the design knowledge frrom an expert. DIREDB is also simulates the design space of structures accordance with the production rule, and thus it is determined that DIREDB can be used as a engine to retrieve new knowledge and to implement knowldege base that is necessary to the development of automatic design system.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
• /
• pp.16-18
• /
• 2006

한국어 형태소분석 및 품사부착에서 일부 품사는 높은 중의성으로 인하여 오류가 많으며, 일부 품사가 전체 오류의 대부분을 차지한다. 본 연구에서는 높은 중의성으로 인하여 오류가 많은 품사를 대상으로, 각 품사에 적합한 자질을 이용하여 학습한, 정확률이 높은 분류기를 통계적 방식의 태거와 순차 결합하여 형태소분석/품사부착 성능을 향상하였다. 2003년 세종계획 품사 부착 말뭉치 200만 어절에서 학습하여 평가를 한 결과 기존 통계적 품사 부착기에 비해 정확도는 0.62% 향상되었으며, 오류는 13.12% 감소하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.386-394
• /
• 2019

This research will describe algorithm for class diagram extraction from problem statements. Class diagram notation consist of class name, attributes, and operations. Class diagram can be extracted from the problem statement automatically by using Natural Language Processing (NLP). The extraction results heavily depends on the algorithm and preprocessing stage. The algorithm obtained from various sources with additional rules that are obtained in the implementation phase. The evaluation features using five problem statement with different domains. The application will capture the problem statement and draw the class diagram automatically by using Windows Presentation Foundation(WPF). The classification accuracy of 100% was achieved. The final algorithm achieved 92 % of average precision score.

• Healthcare Informatics Research
• /
• 제24권4호
• /
• pp.376-380
• /
• 2018

Objectives: This research presents the design and development of a software architecture using natural language processing tools and the use of an ontology of knowledge as a knowledge base. Methods: The software extracts, manages and represents the knowledge of a text in natural language. A corpus of more than 200 medical domain documents from the general medicine and palliative care areas was validated, demonstrating relevant knowledge elements for physicians. Results: Indicators for precision, recall and F-measure were applied. An ontology was created called the knowledge elements of the medical domain to manipulate patient information, which can be read or accessed from any other software platform. Conclusions: The developed software architecture extracts the medical knowledge of the clinical histories of patients from two different corpora. The architecture was validated using the metrics of information extraction systems.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제53권3호
• /
• pp.866-878
• /
• 2021

Procedures play a key role in ensuring safe operation at nuclear power plants (NPPs). Development and maintenance of a large number of procedures reflecting the best knowledge available in all relevant areas is a complex job. This paper introduces a newly developed methodology and the implemented software, called iExtractor, for the extraction of syntactic and semantic information from NPP procedures utilizing natural language processing (NLP)-based technologies. The steps of the iExtractor integrated with sets of rules and an ontology for NPPs are described in detail with examples. Case study results of the iExtractor applied to selected procedures of a U.S. commercial NPP are also introduced. It is shown that the iExtractor can provide overall comprehension of the analyzed procedures and indicate parts of procedures that need improvement. The rich information extracted from procedures could be further utilized as a basis for their enhanced management.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
• /
• pp.501-502
• /
• 2023

본 논문은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 기술과 Flutter 언어를 활용하여 E-스포츠(E-Sports) 애플리케이션을 개발하는 방법을 제안한다. E-스포츠는 전 세계적으로 급속히 성장하는 산업이며, 많은 팬과 선수들이 참여하고 있다. 그러나 E-스포츠 관련 정보를 찾고 이해하기 위해서는 다양한 데이터를 직접 검색하고 분석해야 하는 어려움이 있다. 이러한 어려움을 극복하기 위해 자연어 처리 기술을 활용한 챗봇이 접목된 E-스포츠 애플리케이션을 개발하여 사용자가 효율적으로 관련 정보를 얻을 수 있도록 한다.

• 대한상한금궤의학회지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.41-50
• /
• 2022

Objective : The purpose of this study is to explore the most suitable machine learning model algorithm for Shanghanlun diagnostic system classification using natural language processing (NLP). Methods : A total of 201 data items were collected from 『Shanghanlun』 and 『Clinical Shanghanlun』, 'Taeyangbyeong-gyeolhyung' and 'Eumyangyeokchahunobokbyeong' were excluded to prevent oversampling or undersampling. Data were pretreated using a twitter Korean tokenizer and trained by logistic regression, ridge regression, lasso regression, naive bayes classifier, decision tree, and random forest algorithms. The accuracy of the models were compared. Results : As a result of machine learning, ridge regression and naive Bayes classifier showed an accuracy of 0.843, logistic regression and random forest showed an accuracy of 0.804, and decision tree showed an accuracy of 0.745, while lasso regression showed an accuracy of 0.608. Conclusions : Ridge regression and naive Bayes classifier are suitable NLP machine learning models for the Shanghanlun diagnostic system classification.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제30권4호
• /
• pp.832-846
• /
• 2020

Service organizations increasingly adopt data-based intelligent engines called chatbots in support of the interaction between customers and the companies. Two different types of chatbots have been suggested and introduced by companies leading the adoption of this emerging technology: rule-based chatbots and natural language processing-based chatbots. While the differences between these two types of technologies look relatively clear, the organizational and practical impacts of the differences have not been systematically explored. This study performed an experiment to compare the use of the two different types of chatbots used in practice by two comparable organizations. These two types of actual chatbots were used by Korean on-line shopping malls with similar business models (mobile shopping), length of history, size and reputation. The comparison was made based on such dimensions as usability, searchability, reliability and attractiveness. Contraty to conventional expectation that the superiority in technology will produce superior usability, the results show mixed superiority. The discussion on the reasons is presented.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제13B권4호
• /
• pp.479-488
• /
• 2006

언어 장애인에게 기존의 키보드에 의한 문자입력 방법보다 원활하고 편리한 의사전달 환경을 제공하기 위한 아이콘 언어 인터페이스를 설계한다. 이를 위하여 활용성이 높은 대화 영역으로부터 구축한 원시 말뭉치를 대상으로 어휘 구사 경향과 특성을 분석하고 형태소, 구문, 의미 분석을 적용하여 아이콘에 부여되는 한국어의 어휘와 의미를 추출한다. 사용자가 직관적으로 인지하고 전달할 수 있는 아이콘 영역을 선별하고 추출한 한국어의 어휘와 의미를 정합시킨다. 이웃하는 아이콘간의 연결로부터 전달하고자 하는 의미적 상황을 만들어내기 위하여, 아이콘 언어의 어휘와 품사, 문법 규칙, 의미체계를 정의하여 아이콘 언어를 설계한다. 아이콘 언어에서 나타날 수 있는 언어적 애매성을 해결하기 위한 방법으로 범용의 한국어 의미사전과 술어 중심의 하위범주화사전으로부터 아이콘 언어에 대한 상황중심의 의미 데이터를 구축한다. 이를 바탕으로 아이콘 언어 인터페이스로부터 한국어를 의미적인 범주에서 생성한다.