Semi-automatic Expansion for a Chatting Corpus Based on a K-means Clustering Method And Similarity Measure

Q: 이 논문에서 정의한 반자동 확장이란 무엇인가?

대량의 발화 데이터를 활용하여 채팅 쌍을 추출하고 기계가 1차적으로 판단하여 말뭉치를 구축한 후 사람이 이를 수정하는 방식이다. 이는 효율적인 채팅 시스템 구축을 위해 데이터의 양적 확대와 질적 정교화를 동시에 도모하는 프로세스를 의미한다.

Q: 채팅 말뭉치 확장 시 속도와 정확도를 높이는 핵심 방법은 무엇인가?

연구 결과, 형태소 단위 임베딩과 합성곱 신경망을 통해 발화 표상을 생성하고 K-means 클러스터링으로 군집화하는 방법이 효과적이다. 이를 통해 TF 방식보다 성능이 향상되었으며, 계산량을 줄여 처리 속도를 약 103배 개선하는 성과를 거두었다.

안재현; 고영중

doi:10.5626/JOK.2019.46.5.440

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자료유형: 학술저널

저자정보: 안재현 (KT) 고영중 (동아대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.46 No.5

발행연도: 2019.5

수록면: 440 - 447 (8page)

DOI: 10.5626/JOK.2019.46.5.440

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본 논문에서는 영화 자막, 극 대본과 같이 대량의 발화 데이터를 이용하여 채팅 말뭉치를 반자동으로 확장하는 방법을 제안한다. 채팅 말뭉치 확장을 위해 미리 구축된 채팅 말뭉치와 유사도 기법을 이용하여 채팅 유사도를 구하고, 채팅 유사도가 실험을 통해 얻은 임계값보다 크다면 올바른 채팅 쌍이라고 판단하였다. 본 논문에서 제안하는 것은 형태소 단위 임베딩 벡터와 합성곱 신경망 모델을 이용하여 발화 단위 표상을 생성하는 것이다. 그리고 반자동 구축 모델의 속도를 개선하기 위해서 K-means 클러스터링 방법을 적용하여 채팅 말뭉치를 군집, 계산량을 줄일 것을 제안한다. 그 결과 기본 발화 단위 표상생성 방법인 TF를 이용하는 것보다 정확률, 재현율, F1에서 각각 5,16%p, 6.09%p, 5.73%p 각각 상승하여 61.28%, 53.19%, 56.94%의 성능을 도출하였다. 그리고 속도 개선을 위해 발화를 클러스터링하여 속도 면에서도 103배 향상된 채팅 말뭉치 반자동 구축 모델을 구축할 수 있었다.

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