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지식베이스 질의응답을 위한 자연언어 질문의 시맨틱 프레임 구조 표현 방법 연구
류법모(Pum-Mo Ryu) 한국정보기술학회 2020 한국정보기술학회논문지 Vol.18 No.3
This paper proposes constraints that must be considered in natural language question analysis for the knowledge base question and answering system (KBQA), and presents a way to express these constrains in the form of semantic frame. The proposed method analyzes the predicate-arguments structure and semantic roles for factoid natural language questions, and represents additional characteristics of question sentences such as question focus, answer-constraint predicates, question segmentations, temporal restriction, spatial restriction and negation expressions. Compared with the existing question analysis methods which focus on answer type and keyword, our method has the advantage that it can precisely compare with the structured contents stored in the knowledge base in that it analyzes the syntax and semantic structure of question sentences.
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류법모(Ryu, Pum-mo) 부산대학교 인문학연구소 2020 코기토 Vol.- No.91
4차 산업혁명이 가속화되고 인공지능과 로봇 기술이 발전하면서 인간의 언어능력을 대체할 수 있는 자연언어처리에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 자연언어처리의 발전과정, 주요 기술 그리고 자연언어 대화 인터페이스, 기계번역, 질의응답시스템 등을 포함하는 다양한 활용 분야를 설명한다. 더 나아가 자연언어처리 기술을 기반으로 다문화가정의 언어 소통 문제를 해결하기 위한 방안을 제안한다. 다문화가정 구성원은 언어 장벽 때문에 자녀 교육 등 여러 일상생활에 어려움을 겪고 있다. 이와 같은 어려움을 해결하기 위해서 실제 생활에 필요한 한국어 용어들의 의미를 그 다문화가정 구성원의 모국어로 간편하고 신속하게 제공받을 수 있는 스마트 서비스가 필요하다. 그러나 현재의 자동번역 기술은 영어 · 일본어 · 중국어 등의 중요 언어를 중심으로 개발되고 있으며, 다문화가정 구성원이 공공기관과 소통하거나 자녀를 교육할 때 필요한 용어들을 번역하기에는 한계가 있다. 기초 수준의 한국어를 읽고 이해할 수 있는 다문화가정 구성원을 지원하기 위한 실시간 다국어 어휘대역서비스 앱 한통이(HanTongE)를 개발하여 무료로 배포하고 있다. 한통이는 한국어 문장에서 어휘들의 의미를 자동으로 분석한 후 10개 언어의 대역어를 제시해 외국인들이 한국어 문장을 쉽게 이해할 수 있도록 지원한다. 외국인들을 대상으로 한통이의 성능과 사용성을 평가했고 장단점 분석 및 향후 연구 방향에서 의미 있는 결과를 얻었다. 이 연구는 한국어 어휘 의미 분석 연구, 언어교육 연구, 다국어 번역지식 구축 연구, 다문화정책 연구 등을 포함하는 학제 간 융합연구 방식으로 수행되었다. As the fourth industrial revolution accelerates along with artificial intelligence and robot technology development, people became more and more interested in natural language processing that can replace human language command abilities. In this study, we describe the brief history of natural language processing, the underlying technology, and various applications including natural language dialog interface, machine translation, and question answering system. Furthermore, this study proposes ‘HanTongE’, an automatic word translation service that was designed to help those who have very basic Korean abilities, such as members of multicultural families. Members of multicultural families face difficulties in educating their children and going about their daily lives due to language barriers. However, current automatic translation technology is focused on services for English, Chinese, Japanese, and other major languages. Also, there are limitations on the services’ ability to translate words necessary for specific purposes such as children’s education and government services. ‘HanTongE’ automatically analyzes the meaning of each word in a Korean sentence and then provides multilingual replacement words to help the user understand Korean sentences easily. This study is being conducted in a multidisciplinary approach that comprises researches in various areas such as natural language processing, language education, and multicultural policy.
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류법모(Pum-Mo Ryu),김기태(KitaiKim),최용석(Yong-SeokChoi),이상태(Sang-TaeLee),최기석(Ki-SeokChoi),주원규(Won-KyunJoo) 한국산업정보학회 2009 한국산업정보학회 학술대회논문집 Vol.2009 No.5
국가 과학기술 경쟁력 재고를 위하여 R&D 기관에서 생성되는 연구데이터를 종합적으로 관리하고 서비스하는 데이터 관리/서비스 시스템의 개발의 필요성이 증대되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 VKH(Visible Korean Human) 데이터를 3차원으로 시각화 서비스하는 플랫폼을 제안하고 구현한다. VKH 데이터는 사망과 동시에 급속 냉동한 인간의 신체를 0.2mm 간격으로 절단하며 촬영한 방대한 양의 실사 이미지 데이터베이스이며, 전통적인 생물학, 의학 분야의 연구뿐만 아니라, 현실감 있는 3D 이미지 구축을 위한 기반 데이터로 이용되고 있다. VKH 데이터 기반의 3D 데이터 시각화 플랫폼은 사용자 접근 편의성을 위하여 웹을 기반으로 구현되고, 트리 형식의 인체 구조 온통로지와 연동하여 해당하는 인체 구성 요소를 체계적으로 관찰하는 기능, 사용자의 원하는 인체 구성 요소들만을 3D 화면에서 조합하고 관찰하는 기능, 위키피디아 백과사전을 참조하는 기능을 포함한다. 현재 인체의 머리 부분 3D 데이터를 대상으로 플랫폼이 구축되고 있으며, 향후 전체 인체를 대상으로 서비스할 예정이다.
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자동분석기와 언어규칙 기반 한국어 형태-구문 부착 말뭉치 반자동 구축 방법
류법모(Pum-Mo Ryu),오효정(Hyo-Jung Oh) 한국정보기술학회 2021 한국정보기술학회논문지 Vol.19 No.8
In this paper, we propose a semi-automatic method to construct a Korean Morpho-syntactically annotated corpus using automatic language analyzers and linguistic rules. We automatically analyzed the Korean raw corpus of about 650 million tokens using morpho-syntactic analyzers of ETRI and Ulsan University. After normalizing the results of morphological analysis using linguistic rules and example rules, sentences with the same results of both analyzers were extracted. After correcting the consistency errors of the automatic syntactic analysis results, the results were compared to construct a large-scale morpho-syntactically annotated corpus of about 8,300,000 sentences and 81,500,000 tokens. We finally converted the corpus into CoNLL-U format and published it on GitHub. In the evaluation of the morpheme annotated corpus, the accuracy was 99.12% on token basis and 92.00% on sentence basis. For syntactically annotated corpus, both LAS and UAS showed higher than 98.00% accuracy on token basis.
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류법모(Pum-Mo Ryu),최기선(Key-Sun Choi) 한국정보과학회 언어공학연구회 2007 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.2007 No.10
본 논문에서는 의존 구조 매칭과 약한 지도식 학습 방법을 적용하여 텍스트에서 IS-A 관계를 자동으로 추출하고 순위화하는 방법을 제안한다. 텍스트에서 잠재적인 IS-A 관계를 표현하는 [관계 표현, 하위어, 상위어]의 삼진관계 리스트를 추출하고, 관계 표현과 IS-A 관계 인스턴스, IS-A 관계 후보, 사이의 상호 관련성을 이용하여 각각의 점수를 반복적으로 정제한다. 제안한 방법의 대표적인 특징은 다음과 같다. 1) 의존 구조에 기반한 패턴매칭 방법을 적용하여 정규 표현에 기반한 방법보다 다양한 형태의 삼진관계를 추출할 수 있고, 2) 도메인 코퍼스에서 통계적으로 추출한 어휘 사이의 관련성 정보를 이용하여 도메인에 적합한 IS-A 관계 인스턴스의 순위를 높일 수 있으며, 3) 관계 표현과 관계 인스턴스의 점수를 상호 관련성에 기반한 방법으로 반복적으로 점수화하여 IS-A 관계 인스턴스 사이의 변별력을 높일 수 있다. 실험에서 순위화된 관계 인스턴스는 전문가의 판단과 66%이상 일치함을 보였고, 의존 구조를 이용한 유연한 패턴 매칭 방법은 정규표현을 이용한 방법보다 43.6%의 추가적인 삼진관계를 추출하였다.
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류법모(Pum-Mo Ryu),배선미(Sun-Mee Bae),최기선(Key-Sun Choi) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1B
어떤 용어가 전문적인 개념을 많이 내포하고 있을 때 전문성(specificity)이 높다고 말한다. 본 논문에서는 정보이론에 기반한 방법으로 전문용어가 내포하는 전문성을 정량적으로 계산하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 전문용어의 구성정보를 이용하는 방법과 문맥정보를 이용하는 방법으로 나눈다. 구성정보를 이용하는 방법에서는 전문용어를 구성하는 단어의 빈도수, tf·idf 값, 내부 수식구조 등을 이용하고, 문맥정보를 이용하는 방법에서는 전문용어를 수식하는 단어들의 분포를 이용한다. 제안한 방법은 분야에 독립적으로 적용될 수 있고, 전문용어 생성 절차에 대한 특징을 잘 표현할 수 있는 장점이 있다. MeSH 트리에 포함된 질병명을 대상으로 실험한 결과 82.0%의 정확률을 보였다.
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류법모(Pum-Mo Ryu),김재호(Jae-Ho Kim),최기선(Key-Sun Choi),성원경(Brian W.K. Sung) 한국정보과학회 언어공학연구회 2005 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.2005 No.10
이 논문은 공학적인 접근 방법에 기반한 단계적인 전문분야 시소러스 구축 방법을 제안한다. 시소러스 구축 과정은 용어 추출 단계, 용어 분류 단계, 계층 구조 구축의 3단계로 구성되고, 모든 단계에서 자동 처리와 전문가 검증 작업을 거친다. 추출된 용어를 미리 정해진 분류 체계에 따라 분리한 후 여러 개의 작은 시소러스를 구축하고, 마지막으로 전체 시소러스로 결합한다. 이 방법은 1) 시소러스를 구축하는 복잡도가 줄어들고, 2) 클래스 단위의 작은 시소러스가 다른 전문분야 시소러스에 쉽게 재사용될 수 있으며, 3) 각 클래스에 포함된 용어들의 분포를 쉽게 판단할 수 있는 장점이 있다. 제안한 방법을 이용하여 한국어 정보기술 분야 시소러스를 구축하였다. 시소러스 구축에 사용된 용어들은 정보기술 분야의 최근의 한국어 신문과 특허 문서에서 추출하였기 때문에 한국에서 만들어진 신조어를 포함한다. 구축된 시소러스는 81 개의 상위 레벨 클래스와 1,000개 이상의 용어로 구성된다.
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