Annual Conference on Human and Language Technology
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2019.10a
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pp.280-283
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2019
공손함은 인간 언어의 가장 흥미로운 특징 중 하나이며, 자연어처리 시스템이 인간과 자연스럽게 대화하기 위해 필수적으로 모델링해야 할 요소이다. 본 연구에서는 인간의 발화가 주어졌을 때, 이의 공손함을 판단할 수 있는 시스템을 구현한다. 이를 위해 딥러닝 방법인 양방향 LSTM 모델과, 최근 자연어처리 분야에서 각광받고 있는 BERT 모델에 대해 성능 비교를 수행하였다. 이 두 기술은 모두 문맥 정보를 반영할 수 있는 모델로서, 같은 단어라도 문맥 정보에 따라 의미가 달라질 수 있는 공손함의 미묘한 차이를 반영할 수 있다. 실험 결과, 여러 설정에 거쳐 BERT 모델이 양방향 LSTM 모델보다 더 우수함을 확인하였다. 또한, 발화가 구어체보다 문어체에 가까울 수록 딥러닝 모델의 성능이 더 좋은 것으로 나타났다. 제안된 두 가지 방법의 성능을 인간의 판단 능력과 비교해본 결과, 위키피디아 도메인에서 BERT 모델이 91.71%의 성능을 보여 인간의 정확도인 86.72%를 상회함을 확인하였다.
Jeong, Soyeong;Yang, Wonsuk;Park, ChaeHun;Park, Jong C.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2020.10a
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pp.243-248
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2020
인공 신경망을 통한 심층 학습 모델의 발전은 컴퓨터 비전, 자연언어 이해 문제들에서 인간을 뛰어넘는 성능을 보이고 있다. 특히 트랜스포머[1] 기반의 사전 학습 모델은 질의응답, 대화문과 같은 자연언어 이해 문제에서 최근 높은 성능을 보이고 있다. 하지만 트랜스포머 기반의 모델과 같은 심층 학습 모델의 급격한 발전 양상에 비해, 이의 동작 방식은 상대적으로 잘 알려져 있지 않다. 인공 신경망을 통한 심층 학습 모델을 해석하는 방법으로 모델의 예측 값과 실제 값이 얼마나 일치하는지를 측정하는 모델의 보정(Calibration)이 있다. 본 연구는 한국어 기반의 심층학습 모델의 해석을 위해 모델의 보정을 수행하였다. 그리고 사전 학습된 한국어 언어 모델이 문장이 내포하는 애매성을 잘 파악하는지의 여부를 확인하고, 완화 기법들을 적용하여 문장의 애매성을 확신 수준을 통해 정량적으로 출력할 수 있도록 하였다. 또한 한국어의 문법적 특징으로 인한 문장의 의미 변화를 모델 보정 관점에서 평가하여 한국어의 문법적 특징을 심층학습 언어 모델이 잘 이해하고 있는지를 정량적으로 확인하였다.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.17
no.2
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pp.43-64
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2006
Five cultural websites are evaluated on their content, interface, design. system, and service elements. The Culture Portal of Korea, Korea Culture Content, Culture Arts, Korea National Heritage Online, and Culture Heritage Information Center are chosen for this study. Most websites do not have a purpose or target audience. Their focuses are not on the content they provide but on the function of interfaces and interface design. However, interfaces do not function well for users to quickly access information they want. Suggestions are made to facilitate a system's search function and interactive users' feedback.
With the rise of the Al wave, task-oriented dialogue systems have become one of the popular research directions in academia and industry. Currently, task-oriented dialogue systems mainly adopt pipelined form, which mainly includes natural language understanding, dialogue state decision making, dialogue state tracking and natural language generation. However, pipelining is prone to error propagation, so many task-oriented dialogue systems in the market are only for single-round dialogues. Usually single- domain dialogues have relatively accurate semantic understanding, while they tend to perform poorly on multi-domain, multi-round dialogue datasets. To solve these issues, we developed a paddle-based multi-domain task-oriented Chinese dialogue system. It is based on NEZHA-base pre-training model and CrossWOZ dataset, and uses intention recognition module, dichotomous slot recognition module and NER recognition module to do DST and generate replies based on rules. Experiments show that the dialogue system not only makes good use of the context, but also effectively addresses long-term dependencies. In our approach, the DST of dialogue tracking state is improved, and our DST can identify multiple slotted key-value pairs involved in the discourse, which eliminates the need for manual tagging and thus greatly saves manpower.
Public disapproval of National Assembly is resulted not only from the structural peculiarity of its decision-making process, but from the gap between public expectation of the National Assembly and its performance. While Korean electorate, being interested in politics with relatively high level of political efficacy, hold higher expectation from politics, the National Assembly fails to satisfy public expectation. In particular, irresponsible behaviors of representatives and the crippled operation of the National assembly are responsible for the low level of public trust to it. Institutional reform and individual efforts of representatives are necessary to promote public trust toward the National Assembly.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.525-530
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2023
최근 소셜 네트워크 서비스(SNS) 및 모바일 서비스가 증가함에 따라 사용자들은 다양한 종류의 위험에 직면하고 있다. 특히 온라인 그루밍과 온라인 루머 같은 위험은 한 개인의 삶을 완전히 망가뜨릴 수 있을 정도로 심각한 문제로 자리 잡았다. 그러나 많은 경우 이러한 위험들을 판단하는 시점은 사건이 일어난 이후이고, 주로 법적인 증거채택을 위한 위험성 판별이 대다수이다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 사전에 예방하는 것에 초점을 맞추었고, 계속적으로 발생하는 대화와 같은 event를 실시간으로 감지하고, 위험을 사전에 탐지할 수 있는 Real-Time Early Risk Detection(RERD) 문제를 정의하고자 한다. 온라인 그루밍과 루머를 실시간 조기 위험 감지(RERD) 문제로 정의하고 해당 데이터셋과 평가지표를 소개한다. 또한 RERD 문제를 정확하고 신속하게 해결할 수 있는 강화학습 기반 새로운 방법론인 RT-ERD 모델을 소개한다. 해당 방법론은 RERD 문제를 이루고 있는 온라인 그루밍, 루머 도메인에 대한 실험에서 각각 기존의 모델들을 뛰어넘는 state-of-the-art의 성능을 달성하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.382-387
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2023
현재 GPT-4와 같은 거대한 언어 모델이 기계 번역, 요약 및 대화와 같은 다양한 작업에서 압도적인 성능을 보이고 있다. 그러나 이러한 거대 언어 모델은 학습 및 적용에 상당한 계산 리소스와 도메인 특화 미세 조정이 어려운 등 몇 가지 문제를 가지고 있다. In-Context learning은 데이터셋에서 추출한 컨택스트의 정보만으로 효과적으로 작동할 수 있는 효율성을 제공하여 앞선 문제를 일부 해결했지만, 컨텍스트의 샷 개수와 순서에 민감한 문제가 존재한다. 이러한 도전 과제를 해결하기 위해, 우리는 Super In-Context Learning (SuperICL)을 활용한 새로운 방법론을 제안한다. 기존의 SuperICL은 적용한 플러그인 모델의 출력 정보를 이용하여 문맥을 새로 구성하고 이를 활용하여 거대 언어 모델이 더욱 잘 분류할 수 있도록 한다. Super In-Context Learning for Generation은 다양한 자연어 생성 작업에 효과적으로 최적화하는 방법을 제공한다. 실험을 통해 플러그인 모델을 교체하여 다양한 작업에 적응하는 가능성을 확인하고, 자연어 생성 작업에서 우수한 성능을 보여준다. BLEU 및 ROUGE 메트릭을 포함한 평가 결과에서도 성능 향상을 보여주며, 선호도 평가를 통해 모델의 효과성을 확인했다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.654-658
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2023
관계 추출은 질의응답이나 대화 시스템의 기반이 되는 지식을 구추하기 위한 작업으로, 정보 추출의 기초가 되는 기술이기도 하다. 최근 실세계 지식의 희소한 형태를 구현한 문서간 관계 추출 데이터셋이 제안되어, 여러 문서를 통해 분산되어 언급된 두 개체 사이의 관계 추론을 수행 및 평가할 수 있게 되었다. 이 작업에서 추론의 대상이 되는 개체쌍은 한 문서 안에 동시에 언급되지 않기 때문에 여러 문서에 언급된 중간 개체를 통하여 직/간접적으로 추론해야 하나, 원시 텍스트에서 이러한 정보를 수집하는 작업은 쉽지 않다. 따라서, 본 연구에서는 개체의 동시발생빈도에 기반하여 중간 개체의 중요도를 정량화하고, 이 중요도에 기반화여 중요한 문맥을 식별하는 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 기존의 두 문서로 구성된 추론 경로를 식별된 중간 개체를 활용하여 확장하여, 관계 추론 모델의 수정 없이 추가된 문맥만을 활용하여 문서간 관계 추출 시스템의 성능을 개선할 수 있었다.
최근 디지털 기술의 발달로 인해 디지털 캠코더, 디지털 카메라 등의 휴대용 멀티미디어 기기가 증가하고 있고, 이러한 휴대용 장치를 위한 저장 장치로 낸드 플래시가 많이 사용된다. 이러한 장치는 고화질 미디어 컨텐츠 녹화 기능을 제공하고, 녹화된 영상물은 대용량 파일 형태로 저장된다. 대용량 파일의 필요한 부분만을 편집하여 재 저장하기 위해서는 새로운 기법이 요구된다. 본 논문은 낸드 플래시 메모리 전용 파일 시스템인 YAFFS를 사용하는 멀티미디어 휴대 장치에서 멀티미디어 파일을 고속으로 편집하고 동시에 필요한 저장 공간 소모를 최소화 하는 기법을 제안한다. 동영상 파일 편집 후 저장에 있어서 현재의 낸드 플래시 파일 시스템들은 편집 내용을 빈 공간에 새로 저장하기 때문에, 대용량의 파일일수록 많은 시간과 저장 공간이 소모 된다. 본 논문에서 제안하는 기법은 동영상 편집 후 파일 간에 중복되는 데이터를 새로 저장하지 않고 공유하도록 하면서 소모되는 시간과 공간을 최소화 한다. 이를 위해 파일 간 공유 되는 데이터를 관리하는 페이지 공유 맵을 설계하고 이를 이용한 동영상 고속 편집 저장 기법을 제시한다.
디지털 기술의 발전과 디지털 캠코더와 같은 장비의 대중화로 인하여, 오늘날 누구나 쉽게 영상물을 촬영하고 디지털화 하여 저장할 수 있다. 특히 이런 장비들이 제공하는 고화질의 미디어 컨텐츠는 대용량 파일의 형태로 저장된다. 대용량 파일의 필요한 부분만을 편집하여 재 저장하기 위해서는 새로운 기법이 요구된다. 현재의 리눅스 시스템에서는 편집된 파일의 내용을 새롭게 저장하는 방법을 사용하는데 미디어 컨텐츠와 같은 대용량 파일의 경우 많은 디스크 대역폭과 시간을 요구한다. 본 논문에서는 아이노드 블록 포인터 재설정 기법과 데이터 블록 공유 기법을 사용하여 대용량 파일에서 필요한 부분을 빠르고 효율적으로 편집하여 저장 및 복제할 수 있는 방법을 제시한다. 시뮬레이션을 통해 편집하여 저장할 시 리눅스 Ext3 파일 시스템에 비해 최대 16배 시간 단축을 확인하였다. 또한 편집한 내용을 새로운 파일로 저장할 경우 제안 기법은 공유 데이터 블록을 사용하므로 실제 사용하는 디스크 공간용량은 원본 동영상 파일의 크기만큼만 사용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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