핵심기술
문맥정보 분석기술
문맥정보 분석기술
자연어는 근본적으로 문맥의존문법(context sensitive grammar)이기 때문에 다루기 까다롭습니다. 사람은 문맥에 따른 이해를 아주 자연스럽게 수행하지만 컴퓨터는 상황 이해 능력이 없어서 문맥에 따른 유연한 처리가 어렵습니다.
무하유의 문맥정보 분석기술은 문장 수준과 문서 수준 두 방향에서 연구 개발되고 있습니다.
자연어는 근본적으로 문맥의존문법(context sensitive grammar)이기 때문에 다루기 까다롭습니다. 사람은 문맥에 따른 이해를 아주 자연스럽게 수행하지만 컴퓨터는 상황 이해 능력이 없어서 문맥에 따른 유연한 처리가 어렵습니다.
무하유의 문맥정보 분석기술은 문장 수준과 문서 수준 두 방향에서 연구 개발되고 있습니다.
문장 수준 문맥정보 분석 기술
주어진 텍스트를 문장으로 분할한 후 문장 단위로 의미를 이해하는 기술입니다. 자신의 경험을 기술한 문장인지, 능력을 나타내는 문장인지, 입사 지원한다는 의미인지 등을 딥러닝 기술로 파악합니다.
블라인드 체커의 인적사항 인식 기능도 부모 직업을 나타내고 있는지 여부를 딥러닝 기술로 파악합니다. 표절검사 결과에서 표절로 잡힌 특정 영역이 우연히 일치될 수 있는 부분인지 아니면 상당한 의미를 지니고 있는지 여부도 문맥 분석 기술을 적용하여 해결하고 있습니다.
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특정 단어의 중의성 해소 (Word Sense Disambiguation)
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글 내용 상황 인지 (Situation Awareness)
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개체 인식 (Entity Recognition)
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문장의 의미양 판단 및 요약 (Meaningful Expressions)
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문장간 의미적 유사도 판단 (Semantic Comparison)
문서 수준 문맥정보 분석 기술
신문 기사, 블로그, 웹페이지 등은 본문의 내용이 길지 않기 때문에 기존의 키워드 검색 방식으로 찾고 관리할 수 있습니다. 그러나 중편 소설 한 권 분량을 의미있게 처리하기 위해서는 문서 수준의 문맥정보 분석 기술이 필요합니다.
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인물/관계/감정/공간/시간/사건의 6 개 요소로 구분
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저작물 내 서술의 흐름을 따라 트라젝토리를 구성
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지식 그래프 기반 관계/감정 추출 기술
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자동 사건(만남/이별/갈등/화해 등) 추출 기술