단어 간 관계 패턴 학습을 통한 하이퍼네트워크 기반 자연 언어 문장 생성

석호식; 작가멧; 장병탁

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자료유형: 학술저널

저자정보: 석호식 (서울대학교) 작가멧 (서울대학교) 장병탁 (서울대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제37권 제3호

발행연도: 2010.3

수록면: 205 - 213 (9page)

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본 논문에서는 단어간 관계 패턴을 학습한 후 이에 기반하여 자연 언어 문장을 생성하는 방법을 소개한다. 기존의 문장 생성 방법론에서는 내재된 문법 규칙의 존재를 가정하거나 템플릿을 사용하고 있으나, 본 논문에서 소개하는 방법론에서는 태깅 등의 부가 정보 없이 단어의 동시 등장 빈도만을 활용하여 단어간 관계 패턴을 학습한다. 단어간 관계 패턴은 하이퍼네트워크 방법론에 기반하여 학습되었다. 학습이 진행됨에 따라 하이퍼네트워크의 복잡도가 높아지며, 학습 모델에 축적되는 언어 관계 패턴의 수가 증가한다. 학습된 모델의 유효성은 학습 패턴에 기반한 자연 언어 문장 생성을 통해 확인하였다. 실험 결과 학습이 진행됨에 따라 문법적으로 성립하는 문장의 비율이 향상하였다. 파서를 이용하여 생성된 문장을 구성하는 문법 규칙을 분석한 후 문법 규칙의 분포를 학습에 사용한 코퍼스의 문법 규칙 분포와 비교한 결과 학습에 사용된 코퍼스의 문법적 특성을 학습할 수 있는 잠재력을 갖고 있음을 확인하였다.

#하이퍼네트워크 #자연언어문장생성 #기계 학습 #Hypernetwork #natural language generation #machine learning

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1. [학술지(정기간행물)] - E. Reiter / 1995 / Building Applied Natural Language Generation Systems / Natural Language Engineering 3 (1) : 57 ~ 87

2. [학술대회논문] - D. Traum / 2003 / NL Generation for Virtual Humans in a Complex Social Environment / Proceedings of the AAAI Spring Symposium on Natural Language Generation in Spoken and Written Dialogue : 151 ~ 158

3. [학술지(정기간행물)] - B.-T. Zhang / 2008 / Hypernetworks: A Molecular Evolutionary Architecture for Cognitive Learning and Memory / IEEE Computational Intelligence Magazine 3 (3) : 49 ~ 63

4. [인터넷자원] - / / http://childes.psy.cmu.edu/data/

5. [단행본] - D. J. C. MacKay / 2005 / Information Theory,Inference,and Learning Algorithms / Cambridge University Press

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