한국어 챗봇에서의 오류에 강건한 한국어 문장 분류를 위한 어절 단위 임베딩

시작하며 카카오엔터프라이즈 AI Lab(최동현, 박일남, 신명철, 김응균)이 성균관대학교(신동렬)와 함께 쓴 논문 ‘한국어 챗봇에서의 오류에 강건한 한국어 문장 분류를 위한 어절 단위 임베딩’이 제31회 한글 및 한국어정보처리 학술대회에 실렸습니다. 한글날을 맞이해 매년 10월마다 열리는 한글 및 한국어정보처리 학술대회는 전산언어학과 언어학, 인공지능과 관련된 다양한 주제의 연구 논문을 다루고 있습니다. AI Lab은 오류를 포함하는 한국어 문장 분류 시스템의 성능을 높이고자 새로운 통합 어절 임베딩 방식을 제안했습니다. 이 방식은 여러 가지 다른 단위의 임베딩을 하나로 통합하고 데이터에 자동으로 노이즈를 추가하는 방식으로 오류를 포함한 문장 분류 성능을 높입니다. 자체 실험 결과, 기존 시스템과 비교해..

오픈도메인 질의문 자동 분류를 위한 주석 말뭉치 구축 연구

시작하며 카카오엔터프라이즈 AI Lab(안애림, 이서진, 최동현, 김응균)이 한국외국어대학교(남지순)와 함께 쓴 논문 ‘오픈도메인 질의문 자동 분류를 위한 주석 말뭉치 구축 연구’가 제31회 한글 및 한국어정보처리 학술대회에 실렸습니다. 한글날을 맞이해 매년 10월마다 열리는 한글 및 한국어정보처리 학술대회는 전산언어학과 언어학, 인공지능과 관련된 다양한 주제의 연구 논문을 다루고 있습니다. 이번 논문에서 AI Lab은 오픈도메인 자연어 질의문에서 비명시적인 의미자질을 고려한 질문 초점(Question Focus) 기반 질의문 유형 분류 기준을 제시했습니다. 이 기준에 따라 구축된 112,856개 문장의 주석 말뭉치를 학습한 기계학습(CNN) 기반 문장 분류 시스템은 F1-Score 97.72% 성능을 ..

한국어 질의응답에서의 화제성을 고려한 딥러닝 기반 정답 유형 분류기

시작하며 카카오엔터프라이즈 AI Lab(조승우, 최동현, 김응균)이 쓴 논문 ‘한국어 질의응답에서의 화제성을 고려한 딥러닝 기반 정답 유형 분류기’가 제31회 한글 및 한국어정보처리 학술대회에 실렸습니다. 한글날을 맞이해 매년 10월마다 열리는 한글 및 한국어정보처리 학술대회는 전산언어학과 언어학, 인공지능과 관련된 다양한 주제의 연구 논문을 다루고 있습니다. 이번 논문에서 AI Lab은 한국어 질의응답 시스템의 입력 질의 문장을 단답형/서술형으로 분류하는 모델을 제안했습니다. 모델의 분류 성능을 높이고자 육하원칙 정보와 포털 서비스 쿼리에서 추출한 화제성을 가진 주제어와 속성 표현도 함께 입력하는 방식으로 모델의 분류 성능을 높였습니다. 실험 결과, AI Lab이 제안한 추가 정보를 모두 적용한 모델의..

기계 독해를 이용한 웹 기반 오픈 도메인 한국어 질의응답

시작하며 카카오엔터프라이즈 AI Lab(최동현, 김응균)이 성균관대학교(신동렬)와 함께 쓴 논문 ‘기계 독해를 이용한 웹 기반 오픈 도메인 한국어 질의응답’이 제31회 한글 및 한국어정보처리 학술대회에 실렸습니다. 한글날을 맞이해 매년 10월마다 열리는 한글 및 한국어정보처리 학술대회는 전산언어학과 언어학, 인공지능과 관련된 다양한 주제의 연구 논문을 다루고 있습니다. AI Lab은 기계 독해를 이용한 웹 기반 오픈 도메인 한국어 질의응답 시스템을 제안했습니다. 시스템에 사용자 질의가 입력되면, 기존의 검색 엔진으로 최대 1,500개의 문서를 기계 독해 방식으로 실시간으로 분석합니다. 그런 뒤, 각 문서에서 찾은 답을 종합해 최종 답변을 도출합니다. 실험 결과, 제안된 시스템의 평균 실행 시간은 2초 이..