2 - 패스 색인 기법과 규칙 기반 질의 처리 기법을 이용한 고속, 고성능 질의 응답 시스템

김학수(Harksoo Kim),서정연(Jungyun Seo) 한국정보과학회 2002 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.29 No.11·12

본 논문은 2-패스 점수 부여 방법에 기초한 정답 후보 색인기를 이용하여 고속, 고정밀의 질의 응답을 실현하는 한국어 질의 응답 시스템을 제안한다. 제안한 정답 후보 색인기를 색인 과정은 다음과 같다. 먼저, 대상 문서에 포함된 모든 정답 후보들을 추출한다. 그리고, 2-패스 점수 부여 방법을 이용하여 각 정답 후보와 밀접하게 연관된 주변 내용어들에게 점수를 부여한다. 마지막으로 데이터베이스에 각 정답과 점수가 부여된 내용어들을 역파일 형태로 저장한다. 사용자의 질의에 포함된 의도(질의 유형)을 파악하기 위해서는 수동으로 구축된 lexico-syntactic 패턴을 이용한다. 이러한 색인 방법과 질의 처리 방법을 이용하여, 제안된 질의 응답 시스템은 빠른 응답 시간을 보장하고 정확률을 향상시킨다. We propose a fast and powerful Question-answering (QA) system in Korean, which uses a predictive answer indexer based on 2-pass scoring method. The indexing process is as follows. The predictive answer indexer first extracts all answer candidates in a document. Then, using 2-pass scoring method, it gives scores to the adjacent content words that are closely related with each answer candidate. Next, it stores the weighted content words with each candidate into a database. Using this technique, along with a complementary analysis of questions which is based on lexico-syntactic pattern matching method, the proposed QA system saves response time and enhances the precision.

효율적인 정보검색을 위한 사이버 도우미의 구현

김학수(Harksoo Kim),선충녕(Choong-Nyoung Seon),서정연(Jungyun Seo) 한국정보과학회 2004 정보과학회지 Vol.22 No.4

유사도 측정 기법을 이용한 효율적인 요구 분석 지원 시스템의 구현

김학수(Harksoo Kim),고영중(Youngjoong Ko),박수용(Sooyong Park),서정연(Jungyun Seo) 한국정보과학회 2000 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.27 No.1

소프트웨어가 점점 복잡해지고 대형화됨에 따라서 사용자의 요구가 매우 다양해지고 있으며, 제품에 대한 기대 수준도 높아지고 있다. 그러므로, 사용자의 요구 사항을 정확히 분석하여 효과적으로 개발 단계에 적용하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 자연어로 표현되는 요구 사항 문서의 분석 시에 나타나는 오류를 효과적으로 줄이고, 수정하는데 사용될 수 있는 요구 분석 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 문서간 유사도 측정에 의해서 문서간의 의존성(dependency) 분석을 지원하고 문장간 유사도 측정에 의해서 요구 사항간의 연계성(traceability), 중복성(redundancy), 불일치성(inconsistency), 그리고 불완전성(imcompleteness)을 발견하는 것을 지원한다. 또한 모호한 문장을 추출하여 요구사항의 불명확성 (ambiguity)을 발견하는 기능도 제공한다. 문서간 유사도 측정을 위해서 사용된 색인 방법은 슬라이딩 윈도우 모델과 의존 구조 모델을 결합한 것으로 각 모델이 가지는 단점을 효과적으로 보완할 수 있다. 본 논문에서는 문서간, 문장간 유사도 측정 기법의 효율성을 실험을 통해 검증하였으며 구현된 시스템을 통해 분석 처리되는 과정을 보여주고 있다. As software becomes more complicated and large-scaled, user's demands become more varied and his expectation levels about software products are raised. Therefore it is very important that a software engineer analyzes user's requirements precisely and applies it effectively in the development step. This paper presents a requirements analysis system that reduces and revises errors of requirements specifications analysis effectively. As this system measures the similarity among requirements documents and sentences, it assists users in analyzing the dependency among requirements specifications and finding the traceability, redundancy, inconsistency and incompleteness among requirements sentences. It also extracts sentences that contain ambiguous words. Indexing method for the similarity measurement combines sliding window model and dependency structure model. This method can complement each model's weeknesses. This paper verifies the efficiency of similarity measure techniques through experiments and presents a proccess of the requirements specifications analysis using the embodied system.

NHN다이퀘스트 - 자연어처리 기술 연구소

김학수(Harksoo Kim),박성배(Seong-Bae Park) 한국정보과학회 2021 정보과학회지 Vol.39 No.4

Conditional Random Fields를 이용한 영역 행위 분류 모델

김학수(Harksoo Kim) 한국인지과학회 2007 인지과학 Vol.18 No.1

능동학습법을 이용한 한국어 대화체 문장의 효율적 의미 구조 분석

김학수(Harksoo Kim) 한국정보과학회 2008 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.35 No.5

목적 지향성 대화에서 화자의 의도는 화행과 개념열 쌍으로 구성되는 의미 구조로 근사화될 수 있다. 그러므로 지능형 대화 시스템을 구현하기 위해서는 의미 구조를 올바르게 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 능동학습(active learning) 방법을 이용하여 효율적으로 의미 구조를 분석하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 언어 분석에 따른 부담을 덜기위하여 형태소 자질들과 이전 의미 구조만을 입력 자질로 사용한다. 그리고 정확률 향상을 위하여 자연어 처리 분야에서 높은 성능을 보이고 있는 CRFs(Conditional Random Fields)를 기본 통계 모델로 사용한다. 일정 관리 영역에서 제안 모델을 실험한 결과는 기존 모델들과 비교하여 1/3 정도의 훈련데이타를 사용하고도 비슷한 정확률(화행 92.4%, 개념열 89.8%)을 나타내고 있음을 알 수 있었다. In a goal-oriented dialogue, speaker's intention can be approximated by a semantic structure that consists of a pair of a speech act and a concept sequence. Therefore, it is very important to correctly identify the semantic structure of an utterance for implementing an intelligent dialogue system. In this paper, we propose a model to efficiently analyze the semantic structures based on an active learning method. To reduce the burdens of high-level linguistic analysis, the proposed model only uses morphological features and previous semantic structures as input features. To improve the precisions of semantic structure analysis, the proposed model adopts CRFs(Conditional Random Fields), which show high performances in natural language processing, as an underlying statistical model. In the experiments in a schedule arrangement domain, we found that the proposed model shows similar performances (92.4% in speech act analysis and 89.8% in concept sequence analysis) to the previous models although it uses about a third of training data.

Beam Search 알고리즘을 이용한 효율적인 한국어 의존 구조 분석

김학수(Harksoo Kim),서정연(Jungyun Seo) 한국정보과학회 언어공학연구회 1998 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.1998 No.10

다중모드 대화 시스템에서의 명사 대용어구 처리

김학수(Harksoo Kim),서정연(Jungyun Seo) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.1998 No.2

다중모드 대화 시스템에서 이중 캐시 모델의 센터링 알고리즘을 이용한 명사 대용어구 처리

김학수(Harksoo Kim),서정연(Jungyun Seo) 한국정보과학회 2000 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.27 No.11

다중모드 대화에서 나타나는 대용어는 언어만을 사용하는 대화에서 나타나는 것과 비교하여 매우 다른 형태와 특징을 가진다. 그것은 행위나 시각이 대용 행위로 사용될 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 터치스크린 인터페이스를 이용한 홈쇼핑 가구점 영역의 다중모드 대화 시스템에서 나타나는 다양한 대용어의 처리 방법을 알아본다. 먼저, 화면 대용어와 참조 대용어를 정의하여 다양한 형태의 대용어를 분류한다. 그리고 각 대용어를 처리할 수 있는 두 가지의 일반적인 방법을 제안한다. 하나는 지시 행위를 수반하거나 생략한 채 발화되어 현재 화면에 나타나 있는 아이템을 참조하는 대용어를 처리하는 단순한 매핑 알고리즘이다. 다른 하나는 다중 모드 대화 시스템을 위해 워커(Walker)의 센터링 알고리즘을 확장한 이중 캐시 구조의 센터링 알고리즘이다. 확장된 센터링 알고리즘은 발화와시각 정보 그리고 화면 전환 시간을 유지할 수 있기 때문에 다중모드 대화에서 발생하는 다양한 대용어를 처리하기에 적합하다. 실험에서 제안된 시스템은 40개의 대화에서 나타난 402개의 대용어(발화당 0.54개)중에서 387개를 처리하여 96.3% 의 정확도를 보였다. Anaphora in multimodal dialogues have certain distinct properties compared to the anaphora in language-only dialogues. They often refer to the items signified by gestures or visual means. In this paper, we propose anaphora resolution algorithms for a multimodal dialogue system as applied to home shopping domain, where a user purchases pieces of furniture using Korean utterances with pointing gestures on a touch screen. We define two kinds of anaphora, screen anaphora and referring anaphora, and propose two general methods to resolve these anaphora. One is a simple mapping algorithm that can find items referred to with/without pointing gestures on a screen. The other is the centering algorithm with a dual cache model, in which Walker's centering algorithm is extended for a multimodal dialogue system. The extended algorithm makes an adequate resolution to resolve various anaphora in a multimodal dialogue since it keeps utterances, visual information and screen switching-time. In the experiments, the system correctly resolved 387 anaphora out of 402 anaphora in 40 dialogues (0.54 anaphora per utterance) showing 96.3 percent correctness.

하이브리드 방법의 사용자 질의 의도 분류

김학수(Harksoo Kim),안영훈(An Young Hun),서정연(Jungyun Seo) 한국정보과학회 2003 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.30 No.1·2

For QA systems to return correct answer phrases, it is very important that they correctly and stably analyze users´ intention. To satisfy this need, we propose a question type classifier (i.e. asking point identifier) for practical QA systems. The classifier uses a hybrid method that combines a statistical method with a rule-based method according to some heuristic rules. Owing to the hybrid method, the classifier can reduce the time to manually construct rules, yield high precision rate and guarantee robustness. In the experiment, we accomplished 80% accuracy of the question type classification. 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 80%의 정확률을 얻었다.