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목차
행사 개요 3
행사 일정 3
개회사 / 송철의 4
축사 / 강길부 5
축사 / 이우성 6
[발표 1] 우리말 인공지능의 개발과 전망 / 이윤근 7
Ⅰ. 배경 8
Ⅱ. 음성 인식 12
Ⅲ. 음성 합성 17
Ⅳ. 자동 통역 20
Ⅴ. 대화 처리 23
Ⅵ. 질의응답 26
Ⅶ. 자연어 대화인터페이스 및 음성인식 개인비서 29
[토론 1] 우리말 인공지능의 개발과 전망 / 김진해 34
[발표 2] 말뭉치 구축의 세계 동향과 국어 말뭉치의 현주소 / 김한샘 37
말뭉치의 규모 39
말뭉치 관련 인프라 43
국어 말뭉치의 현주소 48
말뭉치 활용 한국어 처리 사례 57
[토론 2] 말뭉치 구축의 세계 동향과 국어 말뭉치의 현주소 / 홍혜진 60
[발표 3] 말뭉치 언어학과 이론 언어학, 사전 편찬 / 송상헌 62
1. 말뭉치 언어학의 현주소 63
2. 말뭉치와 과학적 증명: 재현가능성 65
3. 말뭉치와 직관: 불투명 유리창 67
4. 말뭉치와 이론: 화학적 결합 69
5. 말뭉치와 도구: 언어 자원 71
참고문헌 73
[토론 3] 말뭉치 언어학과 이론 언어학, 사전 편찬 / 최정도 74
[발표 4] 기계 번역은 우리 생활을 어떻게 변화시킬 것인가? / 김준석 76
기계 번역 기술 동향 77
기계 번역이란? 78
온라인 설문조사: 소비자에게 가장 필요한 기술? 78
왜 기계 번역 기술이 주목을 받을까? 79
작년부터 좋아진 기계 번역 품질 79
AI학회 설문조사: 기계 번역 8년 후 인간 수준 80
기계 번역 기술 트랜드 변화 과정 80
통계적 기계 번역 81
단어 기반의 통계적 기계번역(Word-based SMT) 81
구 기반의 통계적 기계번역(Phrase-based SMT) 82
계층적 구 기반의 통계적 번역(Hierarchical Phrase-based SMT) 82
통계적 기계 번역의 번역 과정 83
인공신경망 기반의 기계 번역(Neural Machine Translation) 83
통계적 방식과 인공신경망 기계번역의 비교 84
인공신경망 기계 번역 기술에 대한 비유 84
인공신경망 기계번역의 주요 연구 주제들 85
인공신경망 기계번역 시각화 도구 85
통계적 방식과 인공신경망 방식의 번역 품질 비교 결과 86
정리 86
우리 생활 속의 기계 번역 87
기계 번역 서비스는 우리 생활 어디에서 활용되고 있을까? 87
설문조사 결과: 번역기를 어디에 사용하는가? 88
번역기 사용자 경험들 88
파파고 (Papago) 89
파파고 파트너 90
현재 파파고 파트너들 90
네이버/라인의 기계 번역 서비스 91
다른 기업들의 기계 번역이 적용된 서비스 사례들 92
교육과 결합된 기계 번역 92
하드웨어와 결합된 기계 번역 93
정리 93
[토론 4] 기계 번역은 우리 생활을 어떻게 변화시킬 것인가? / 정호정 94
[발표 5] 우리말 자연 언어 처리 기술의 전망 / 나승훈 97
자연언어처리 99
기계 학습 (Machine learning) 101
딥러닝 기반 자연언어처리 102
언어처리: 딥러닝 vs. 기계학습 기반 103
기계 학습 기반 한국어 형태소 분석: 사례 104
자질 추출 (Feature Extraction) 104
기계 학습 기반 의존 파싱 105
그래프 기반 의존 파싱 106
전이 기반 파싱 106
딥 러닝 기반 자연언어처리: 단어 임베딩 - 분산 표현 108
단어 임베딩을 통한 자연언어처리 108
단어 임베딩 벡터 학습: Word2Vec [Mikolov '13] 109
Word2Vec: 임베딩 벡터간의 선형 관계 109
Neural Networks: FNN & RNN 110
FNN: Matrix Notation 110
RNN: Matrix Notation 111
RNN: Unfolding 111
순환 언어 모델(Recurrent Language Model) 112
재귀 신경망 (Recursive Neural Net) 112
LSTM CRF 113
문자 기반 표상 (Character-Based Rep) 114
뉴럴 기계 번역 114
Neural Encoder-Decoder: 주의 집중 메커니즘 (Attention Mechanism) 115
딥러닝 기반 전이 기반 의존 파싱 [Chen and Manning '14] 117
LSTM기반 전이 기반 의존 파싱 [Dyer et al '15] 117
언어처리 모듈: 딥러닝 vs. 기계 학습 118
자연언어처리 - 딥러닝 vs. 기계 학습: 요약 120
딥 러닝 기반 한국어 언어처리 121
한국어 언어 처리 122
[토론 5] 우리말 자연 언어 처리기술의 전망 / 차정원 123
딥러닝 기반 자연언어처리 124
미등록어 처리 125
학습 데이터의 양 125
Deep Neural Network? 126
교육 126
Deep Learning Disadvantages 127
Discussion 127
[발표 6] 음성 언어 처리, 어디까지 왔나? / 이경님 128
1. 들어가기 129
2. 음성대화 인터페이스 및 응용 서비스 129
3. 음성인식 요소 기술 131
4. 언어학습을 위한 자유발화형 한국어 음성언어처리 134
5. 앞으로의 발전 방향 137
참고문헌 138
[토론 6] 음성 언어 처리, 어디까지 왔나? / 정민화 139
최근 음성 언어 처리 기술의 발전 요인 140
우리말 정보화를 위한 대응방안은? 141
[표 1] 인공지능 대화형 서비스 기능 130
[표 2] 국내 인공지능 스피커 서비스 모델 추진 동향 131
[표 3] 채팅 문장 특성 분석 135
[표 4] 텍스트 분석 오류 예 136
[표 5] 발음 변형 기반의 이형태 표현 136
[그림 1] 음성대화 인터페이스 시스템 구성 130
[그림 2] 음성인식 시스템 구성도 131
[그림 3]/[그림 2] 음성인식 시스템 구성도 132
[그림 4] RNN과 end-to-end 모델 설명 133
[그림 5] 언어모델 학습용 코퍼스 정제를 위한 텍스트 처리 프로세스 137
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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