This article surveys recent research in the area of language modeling (sometimes called statistical language modeling) approaches to information retrieval. Language modeling is a formal probabilistic retrieval framework with roots in speech recognition and natural language processing. The underlying assumption of language modeling is that human language generation is a random process; the goal is to model that process via a generative statistical model. In this article, we discuss current research in the application of language modeling to information retrieval, the role of semantics in the language modeling framework, cluster-based language models, use of language modeling for XML retrieval and future trends.
코퍼스 속의 언어적 규칙을 직접적으로 사용하여 한국어 의존 구조를 분석하기 위해, 본 한국어 의존 구조 분석기는 의존 구조가 나타나 있는 코퍼스로부터 변환 규칙 학습기로 규칙을 자동적으로 학습하고 그 규칙을 적용함으로써 한국어 의존 구조를 분석한다. 이를 위해 기존의 연구된 구구조 문법의 규칙 틀과는 다른 한국어 의존 구조에 맞는 규칙 틀을 연구하였고 또 의존 구조에서 발생할 수 있는 교차구조(Crossing structure)를 방지하는 연산을 고안하였다.
정보검색 시스템이나 웹(Web)이 방대해지고 초보적 수준의 사용자들이 늘어남에따라 간단한 조작만으로 원하는 정보를 얻어 낼 수 있는 도구의 개발이 점점 중요해지고 있다. 일반적으로 정보검색 시스템 (검색엔진 포함)의 검색되는 결과의 수는 정보검색 시스템 별로 다양하고 많은 시스템들이 검색을 못하거나 방대한 결과를 제시한다. 본 논문은 방대한 결과를 여러가지 다양한 view로 볼 수 있고 사용자의 피드백에 의해 정보를 재 검색함으로서 검색하고자 하는 문서를 보다 정확하게 검색할 수 있도록 도와주는 결과 렌즈 (Results Lens: RL)를 제안한다. 본 논문에서 제시한 결과 렌즈는 다양한 view로의 결과를 수정(refine) 할 수 있으며 웹을 기반으로하는 플러그인(plug-in)으로 제공함으로써 유용성 및 확장성이 크다.
다국어 자동번역이란 2개국어 이상 언어들간의 번역을 말한다. 기존의 다국어 자동번역 시스템은 크게 변환기반 transfer-based 방식과 피봇방식으로 분류될 수 있는데 변환기반 다국어 자동번역 시스템에서는 각 언어의 분석과 생성 규칙이 상이하게 작성됨으로써 언어들간의 공통성이 수용되지 못하였고 그로 인해 전체 번역 메모리의 크기가 증가하는 결과를 초래하였었다. 또한 기존의 피봇방식에서는 다국어에 적용될 수 있는 언어학적 보편성 모델을 구현하는 어려움이 있었다. 이러한 기존의 다국어 자동번역 시스템의 단점들을 극복하기 위해 본 논문에서는 언어들간의 공통성을 수용하며 또한 여러 언어에서 공유될 수 있는 공통 규칙에 의한 다국어 자동번역 시스템을 제안하고자 한다. 공통 규칙의 장점은 전산학적으로는 여러 언어에서 단지 한번 load 되기 때문에 전체 번역 메모리의 크기를 줄일 수 있다는 것과 언어학적으로는 문법 정보의 작성.수정.관리의 일관성을 유지할 수 있다는 것이다.
빠르고 다양하게 늘어나는 정보 더미 속에서 사용자가 원하는 정보를 쉽고 정확하게 찾아주는 방법이 바로 정보 검색이다. 최근에는 인터넷을 이용하여 세계 각처에 흩어져 있는 데이터를 찾거나 웹 홈 폐이지를 찾아 주는 인터넷 정보 검색 프로그램들이 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 현재 국내외에서 상용되고 있는 인터넷 정보검색 시스템의 검색 방법에 따른 특성을 살펴보고 국내에서 개발된 한국어 정보검색 시스템과 외국에서 개발된 정보검색 시스템과의 기능을 비교함으로써, 한국어 정보검색 시스템의 처리 항목을 제시한다.
자연언어 대화에서 사용자의 정확한 의도(Intention)를 인지함에 있어서 나타나는 문제는, 자연언어 대화체의 생략성이 강한 문장의 불완전성 외에도, 여러 연속되는 대화체 문장에 분산되어 나타나는 사용자의 의도를 정확히 파악하는 것이다. 이러한 불완전한 대화체 문장 속에 산재되어 있는 사용자의 의도를 빠르고 신뢰성 있게 인지하여, 사용자와 시스템간의 원활한 자연언어 대화 상호작용 (Interaction)을 가능하게 하기 위하여 플랜 인지 시스템의 이용은 매우 효과적으로 보인다. 현재까지 개발된 대부분의 플랜 인지시스템들은 사용자의 액션 분석 및 플랜의 인지를 통하여 HCI를 지원하는 측면에 (예: 지능형 도움말) 집중되어 있다. 본 논문은 지역 광고 신문에 실린 매입-매도광고 데이타베이스의 검색을 위한 Natural language dialogue user interface에서 사용자 의도를 인지할 수 있는 플랜 인지 시스템을 기술하고 있다.
The purpose of this research is to propose a set of basic guidelines for the construction of English test suites, a set of basic guidelines for the construction of Korean test suites to objectively evaluate the performance of machine translation systems. For this end, we constructed 650 English test sentences, 650 Korean test sentences, and developed the statistical methods and tools for the comparative evaluation of the English-Korean machine translation systems. It also evaluates the existing commercial English-Korean machine translation systems. The importance of this research lies in that it will promote an awareness of the importance and need of testing machine translation systems within the Natural Language Community. This research will also make a big contribution to the development of evaluation methods and techniques for appropriate test suites for Korean information processing systems. The results of this research can be used by the natural language community to test the performance and development of their information processing systems or machine translation systems.
최근의 자연어 처리 분야의 연구들에서 광범위하고 완전한 어휘 지식 베이스의 필요성이 입증되었다. 영어권의 경우, 이에 대한 연구가 오래 전부터 있어 왔고, 그 결과로 현재 주로 사용되고 있는 개념체계에는 Roget's Thesaurus와 WordNet 등이 있다. 이러한 개념체계들은 자연어 처리의 여러 응용 분야에서 중요한 역할을 담담하고 있지만, 다른 언어의 경우 널리 사용되고 있는 개념체계가 없는 실정이다. 본 논문에서는 Princeton 대학의 WordNet을 기반으로 한영 사전과 국어 사전을 이용하여 한국어 명사의 개념체계를 자동으로 구축함으로써, 이미 구축되어진 다른 언어의 개념체계를 이용하여 새로운 언어의 개념체계를 자동으로 구축할 수 있음을 보인다. 먼저 한영 사전과 국어 사전으로부터 뽑아낸 한국어 단어 일부의 의미를 다양한 WSD(Word Sense Disambiguation) 방법을 적용시켜 WordNet의 synset에 자동으로 연결시킬 수 있음을 보인다. 그리고 각각의 자동변환으로 나온 결과들에 대해서 적용율과 정확도를 비교하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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