In natural language processing, large language models such as GPT-4 have recently been in the spotlight. The performance of natural language processing has advanced dramatically driven by an increase in the number of model parameters related to the number of acceptable input tokens and model size. Research on multimodal models that can simultaneously process natural language and image data is being actively conducted. Moreover, natural-language and image-based reasoning capabilities of large language models is being explored in robot artificial intelligence technology. We discuss research and related patent trends in robot task planning and code generation for robot control using large language models.
현재, 자동번역의 도메인은 응용 프로그램의 요구에 따라, 점차 문어체에서 대화체(spoken language)로 옮겨가고 있는 추세이다. 본 논문은 대화체가 지니는 특성을 자동번역 시스템을 구성하는 각 모듈별 및 지식 관점에서 분석하였다. 특성 분석을 기반으로 하여, 본 논문에서는 여행 영역을 대상으로 하는 대화체 자동번역시스템의 특화를 수행하였다. 대화체 자동번역을 위한 새로운 지식으로 구조화 번역메모리(Translation Memory)가 도입되었으며, 시스템을 구성하는 각 모듈별로 대화체 특화가 이루어졌다. 또한 기존의 문어체용 기구축 패턴 등이 정비되었으며, 고빈도 대화체 표현에 대한 신규 패턴이 도입되었다. 제안하는 방법의 검증을 위해 수동평가를 수행하였으며, 그 결과, 영한 대화체 자동번역에 있어서 번역률 향상이 있었다.
This study proposes a Natural Language Query Framework (NLQF) on the semantic web to support the intelligent deduction at semantic level. A large number of former researches are focused on the knowledge representation on the semantic web. However, to revitalize the intelligent agent (IA)-based automated e-business contract with human customers, there is a need for semantic level approach to the web information. To enable accessing web information at semantic level, this paper discusses the pattern of complex natural language processing at first, and then the semantic web-based natural language inference in e-business environment. The NL-based approach could help the IAs on the web to communicate with customers and other IAs with more natural interface than traditional HTML-based web information. Therefore, our proposed NLQF will be used in semantic web-based intelligent e-business contracts between customers and IAs.
This paper is a study on constructing a natural language interface to database, concentrating on generating textual answers. TGEN, a system that generates textual answer from query result tables is presented. The TGEN architecture guarantees its portability across domains. A combination of a frame-based approach and natural language generation techniques in the TGEN provides text fluency and text flexibility. The implementation result shows that this approach is feasible while a deep NLG approach is still far to be reached.
본 논문에서는 당 연구소 주관으로 연구개발정보센터(KORDIC), 서울대와 공동으로 개발중인 한영 기계번역 시스템, '에서로/KE'의 prototype system을 설명한다. 에서로/KE는 KORDIC에서 한국어 형태소 분석기와 Tagger를 개발하고, 서울대에서 한국어 구문해석기와 한영 변환기를 개발하고, SERI에서 영어 구문 생성기와 영어 형태소 생성기를 개발한다. 한국어 Tagger는 HMM에 기반하여 제작되었으며 sample 200문장에 대해 98.9%의 정확률을 보인다. 한국어 구문 해석기는 의존 문법에 기반하여 CYK 알고리즘을 사용하여 제작되었으며 중의성 해결을 위해 29개의 최적 parse 선택 규칙이 구현되어 있다. 한영 변환기는 collocation과 idiom에 기반하여 한영 변환을 수행한다. 영어 구문 생성기는 Tree 변환 언어인 GWL(Grammar Writing Language)를 사용하여 작성되었으며, 영어 형태소 생성기는 최종적으로 자연스러운 영어 표층문을 생성한다. 에서로/KE는 현재 1차년도 Prototype system이 Unix 환경에서 구현되어 있으며, 현재 각 모듈별 성능 개선과 대량 사전 구축을 통해 상용화될 예정이다.
본 논문에서는 한국어 각 품사별로 형태소 해석 규칙에 대응하는 수화 형태소 생성규칙을 제안한다. 한국어 자연수화는 한국어 자연언어에 비하여 극히 한정된 어휘를 가지며, 문법 요소의 수도 매우 한정적으로 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 자연스러운 한국어 문장을 대응하는 수화로 변환시키기 위해서 한국어 문법에 대응하는 자연수화 문법을 정의한다. 각 phrase는 한국어 해석 문법과는 별도의 수화 형태소 생성문법을 정의 해야 하며, 이 문법은 형태소 해석/결합 규칙 및 구구조 해석규칙에 적용되고, 이 규칙의 정의로 가장 자연스러운 자연수화를 생성할 수 있게 된다.
This study examines the recognition of the user's sound command based on speech recognition and natural language processing, and develops the natural language interface agent which can analyze the recognized command. The natural language interface agent consists of speech recognizer and semantic interpreter. Speech recognizer understands speech command and transforms the command into character strings. Semantic interpreter analyzes the character strings and creates the commands and questions to be transferred into the application program. We also consider the problems, related to the speech recognizer and the semantic interpreter, such as the ambiguity of natural language and the ambiguity and the errors from speech recognizer. This kind of natural language interface agent can be applied to the telephony environment involving all kind of communication media such as telephone, fax, e-mail, and so on.
한국어 의존 파싱에서는 불필요한 의존관계의 과다한 생성과 이에 따른 다수의 구문분석 결과 생성에 대처하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 한국어 의존 파싱 과정에서 생기는 불 필요한 의존관계에 따른 다수의 후보 의존 트리들에 대하여 통계/의미 정보를 활용하여 최적 트리를 결정하는 구문 분석 방법을 제안한다. 본 논문의 구문 분석에서 사용하는 통계/의미 정보는 구문구조부착 말뭉치(Tree Tagged Corpus)를 이용하여 구축한 술어 하위범주화 정보 사전에서 얻었으며, 이러한 정보를 활용한 구문 분석은 한국어 구문 분석의 모호성 해소에 적용되어 한국어 구문 분석의 정확도를 높인다.
본 논문은 복합 단위 정보를 이용하여 모호성을 감소시키고 자연스러운 대역어 정보를 제공할 수 있는 차트파서를 기술한다. 복합 단위 정보를 사용하는 파싱은 태깅과 구문 분석 과정 사이에서 여러 단어들을 하나의 단위로 만들어서 형태론적/구문적 모호성과 파스 트리의 수를 감소시킨다. 우리는 Bottom-up 차트 파싱을 사용하는데, 이는 모호성 있는 태깅 결과가 많을수록 파스 트리의 생성 시간과 수의 증가를 초래하므로 복합 단위를 사용하여 파서에 대한 입력 단어의 수 및 모호성을 감소시켜 안정적인 파싱 결과를 얻을 수 있게 한다. 실험 결과는 복합 단위 정보를 사용한 차트 파싱이 차트들의 크기와 파스 트리의 수를 50%까지 감소시킴을 보여준다.
SGML/XML은 임의 형태 문서, 임의 응용에 대해 일반화 마크업을 정의하기 위한 방법을 기술하는 메타언어이다. 즉 문서의 작성시에 고려되는 문서의 논리적 정보를 표현 가능하다. 이러한 논리적 구분을 이용하여 정보사용자에게 좀 더 정확한 검색을 제공할 수 있다. SGML/XML을 이용하여 표현된 계층적 논리정보를 이용하여 다양한 문서 접근점을 제공할 수 있으며, 문서의 재사용 및 동적인 문서제시를 가능케 한다. 본 논문에서는 SGML/XML 정보검색의 장점과 이러한 시스템을 구현하기 위한 구현 단계 및 구성요소를 알아보고자 한다. 아울러 구현사례로 STEER-SGML/XML 검색 시스템을 알아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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