• Title, Summary, Keyword: 자연어처리

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Representation of Business Documents in a Controlled Natural Language (제한된 자연어로 표현한 기업 업무문서)

  • Park, Ji-Hyun;Bae, Jae-Hak J.
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.720-723
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    • 2010
  • 본 논문은 자연어로 기술된 기업 업무문서를 제한된 자연어로 변환하는 실험에 대해 기술하고 변환과정에서의 문제점과 이를 해결하기 위한 여러 방법을 제시한다. 제한된 자연어는 어휘 및 문법의 제약을 가지는 자연어로 그 제약으로 인해 보다 정형적인 표현과 기계 처리가 가능하다는 점에서 기계와 인간 사이의 고차원적인 인터페이스로서 중요한 역할을 하고 있다. 업무 문서를 대상으로 한 본 실험의 결과는 다양한 분야에서 응용될 수 있을 것이다.

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Tree Tagging Tool using Two-phrase Parsing (2단계 구문분석을 이용한 구문분석 말뭉치 구축도구)

  • Kim, Hye-Kyum;Park, Kyung-Mi;Yoon, Yeo-Chan;Rim, Hae-Chang;Park, So-Young
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • pp.151-158
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    • 2005
  • 본 논문에서는 2단계 구문분석을 통한 구문분석 말뭉치 구축도구를 제안한다. 제안하는 방법은 대량의 구문분석 말뭉치를 수동으로 구축할 때 요구되는 작성자의 수작업을 줄이는 것을 목적으로 한다. 도구는 입력 문장을 문장 분할기준에 따라 분할하는 문장 분할 단계, 각 부분에 대해 자동 구문분석을 수행하는 부분 구문구조 생성 단계, 각 부분 구문구조를 통합하여 완전한 구문구조를 얻는 부분 통합 단계로 이루어져 있다. 자동 구문분석은 자질기반 한국어 구문분석모델을 이용하였고 문장을 부분으로 분할할 때는 문장 분할기준을 말뭉치에서 자동추출 하고 간단한 검증을 거쳐 적용하는 방법을 택하였다. 구문분석 말뭉치 구축의 각 단계에서 자동 구문 분석기가 출력한 결과를 작성자가 취소, 재구축 가능하게 하였다.

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통계적 기계 번역 기술의 연구 동향

  • 김선호;윤준태;임해창
    • Korea Information Processing Society Review
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    • v.11 no.2
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    • pp.76-87
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    • 2004
  • 기계번역은 자연어 처리 및 인공지능 분야에서 가장 어려 운 태스크 중의 하나로 인식되어 왔다. 이는 정확한 번역이란 텍스트에 대한 이해 없이는 불가능하기 때문이다. 그러한 이유로 연구자들은 한때 기계번역에 대한 부정적인 결론에 도달하기도 하였다. 지금까지 기계번역을 위해 다양한 방법이 연구되어 왔으며 이들 연구에서는 주로 두 언어에 대한어휘나 구의 대역사전, 숙어사전, 개별 언어의 문법, 혹은 변환규칙 및 변환사전, 문장생성에 관련된 지식, 의미나 실세계 지식, 도메인에 적합한 지식 등 번역의 방식과 목적에 따라 다양한 형태의 지식과 알고리즘이 적용되었으며 그 대부분은 방대한 양의 수작업에 의존적이었다.(중략)

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A Natural Language Information Retrieval Model using Automatic Network and Two-level Document Ranking (자동 키워드망과 2단계 문서 순위 결정에 의한 자연어 정보검색 모델)

  • Kang, Hyun-Kyu;Park, Se-Young;Choi, Key-Sun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • pp.8-12
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    • 1995
  • 본 논문은 정보검색에서 사용자에게 순서화된 문서를 제시하기 이전에 1차로 검색된 문서들에 대하여 자동 키워드망과 2단계로 문서 순위 결정하는 모델에 대하여 논하였다. 자연어 검색을 위한 색인은 자동으로 구축된 키워드 색인으로 1차로 자연어 검색을 하고, 2차로 자동 키워드망을 이용한 순위재조정을 통해 검색효율의 향상에 관해 검색 효율을 평가하여 1차 검색 결과보다 최대 10.9%의 검색효율 향상을 보였다. 또한 문서 순위 조정 방법에 있어서 여러 가지 공식을 비교 분석하였으며 내용 검색을 반영하는 공식을 찾았다. 본 논문에서 제시한 2단계 순위 결정 방법은 리스트를 기반으로 하는 정보 검색의 분야에 적용되어 검색효율을 높일 수 있는 한가지 방법이 될 수 있을 것이다.

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A Question Type Classifier Using a Decision Tree and Lexico-syntactic Patterns (Lexico-syntactic 패턴과 결정트리를 이용한 질의 유형 분류기)

  • Kim, Hark-Soo;An, Young-Hun;Seo, Jung-Yun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • pp.189-196
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    • 2002
  • 질의응답 시스템이 올바른 답변을 제시하기 위해서는 사용자의 의도를 정확하고 강건하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 이러한 요구 사항을 만족시키기 위해서 본 논문에서는 실용적 질의응답 시스템을 위한 질의 유형 분류기를 제안한다. 제안된 질의 유형 분류기는 규칙 기반의 방법과 통계 기반의 방법을 접목시킨 하이브리드 방법을 사용한다. 제안된 방법을 사용함으로써 수동으로 규칙을 작성하는 시간을 줄일 수 있었고 정확률을 향상시킬 수 있었으며 안정성을 보장받을 수 있었다. 제안된 방법에 대한 실험에서 질의 유형을 분류하는데 86%의 정확률을 얻었다.

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The Construction of Predicate Subcategorization Using Tree Tagged Corpus (구문구조부착 말뭉치를 이용한 술어의 하위범주화 정보 구축)

  • Ryu, Pum-Mo;Jang, Myung-Gil;Park, Soo-Jun;Park, Jae-Deuk;Park, Doing-In
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • pp.116-121
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    • 1997
  • 한국어 문장에서 술어의 역할이 매우 중요하기 때문에 술어의 하위범주화 정보는 한국어 분석 및 생성에서 필수적이다. 그러나 기존의 한국어 술어의 하위범주화 사전은 전문가의 사전지식이나 직관에 의존하여 만들어졌기 때문에 주관적이고 오류의 가능성이 높으며 많은 수작업이 필요했다. 또 영역에 독립적인 하위범주화 정보를 구축하는 작업은 매우 어렵기 때문에 응용영역에 맞는 하위범주화 정보를 쉽게 구축하는 방법이 요구되었다. 본 논문에서는 구문구조부착 말뭉치를 이용하여 전문가의 제한된 개입만으로 통계정보와 명사의 의미정보를 포함하는 술어의 하위범주화 정보 구축 방법을 제안한다.

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Breaking Compound Nouns for Better Indexing (효율적인 색인을 위한 복합 명사의 분해)

  • Park, Soo-Jun;Lee, Hyun-A;Jang, Myung-Gil;Park, Jae-Deuk;Park, Dong-In
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • pp.42-48
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    • 1996
  • 정보검색에서의 효율적인 복합명사의 분석은 정확도와 재현율의 향상을 통해 색인의 질을 높여준다. 복합명사의 분석은 많은 노력이 요구되는 작업이다. 본 논문은 간단한 분해규칙을 이용하여 복합명사의 의미해석을 대신하였다. 실험을 위해 동아일보 사설을 대상으로 복합명사를 추출하고 이를 도출된 분해규칙을 이용하여 분해하였다. 실험을 통해 평균 96.2%의 분해 성공률을 보였다.

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A Study On Technical Trend Analysis Related to Semantic Analysis of NLP Through Domestic/Foreign Patent Data (국내외 특허데이터 분석을 통한 자연어처리의 의미분석 관련 기술동향 분석에 대한 연구)

  • Hyun, Young-Geun;Han, Jeong-Hyeon;Chae, Uri;Lee, Gi-Hyun;Lee, Joo-Yeoun
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.18 no.1
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    • pp.137-146
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    • 2020
  • NLP means the technology that mechanically analyzes a language spoken by a human and makes it into a form that can be understood by a computer. This is important because it is a core technology for communication between humans and devices, which is the basis of artificial intelligence. In this paper, I analyzed patent information of US and Korea in order to identify technical trends related to NLP, especially semantic analysis. and the purpose of this study is to provide meaningful information for future research on NLP. In conclusion, the number of Korea patents is 7.9% compared to the USA and the different frequencies of the major keywords were found to differ from country to country in technical direction. In addition, the upward or downward keywords are twice as many in the U.S. as in Korea, and reflect the trend of the times relatively more. Based on these results, in future study, I will analysis how upward trending keywords are described in actual patents for concrete technology prediction.