SIMMC 2.0 참가기

시작하며 안녕하세요. 카카오엔터프라이즈 자연어서비스 팀의 Rung(이주성)입니다. 저희는 마치 사람과 대화하는 것처럼 자연스러운 소통이 가능한 인공지능(AI) 챗봇을 연구하고 있는데요. 이런 연구의 일환으로 저희 팀은 2021년 6월 AI 대화 시스템 분야에서 대표적인 국제 경진대회인 ‘DSTC10’에 참가했습니다. 사실 DSTC 챌린지는 저희가 중점적으로 연구 중인 오픈 도메인 칫챗(Open Domain Chit-chat)이 아닌 목적형 대화 시스템(Task-oriented Dialogue System)을 다루고 있는데요. 오픈 도메인 칫챗은 아니지만, 저희 내부적으로 멀티모달(Multi-modal, 이미지나 텍스트 등의 한 가지 형태가 아닌 여러 형태로 컴퓨터와 대화하는 환경) 처리에 대한 관심이 높..

우당탕탕 AI 매시업 제작기 : 앵무버스 🦜

안녕하세요👋 카카오엔터프라이즈의 AI 실험실 '테크그라운드'에서 재밌는 이야기를 열정으로 담아내고 있는 쌔미🧚‍♀️와 오렌지🍊입니다. 얼마 전 테크그라운드에 첫 AI 매시업으로 '앵무버스'라는 웹 애플리케이션이 오픈되었는데요. 오늘 이 앵무버스가 어떻게 탄생하게 되었는지, 그리고 앞으로 테크그라운드에서 어떤 일이 펼쳐질 것인지 스포해드리고자 블로그에 출동하게 되었답니다. 자 그럼 먼저 앵무월드 앵무버스를 확인하러 떠나 볼까요? ㅎㅎ🙌 AI 매시업이 뭐예요? 🙄 매시업(Mashup)은 웹으로 제공하고 있는 정보와 서비스를 융합하여 새로운 소프트웨어나 서비스, 데이터베이스 등을 만드는 것을 말합니다. (출처: 위키백과) 비즈니스와 일상에 AI 기술을 더하여 더 편리하고 즐거운 세상을 만들어가고자 하는 카카오..

지능을 연구하는 지능들의 이야기, INSIDE THE LAB

안녕하세요. 브랜드 & 마케팅팀 Camila와 Juno입니다. 저희 팀은 카카오엔터프라이즈의 우수한 AI 기술역량을 ‘널리, 그리고 제대로’ 알리자는 미션 하에, AI Lab 연구·개발 크루들과 함께 INSIDE THE LAB 영상 캠페인을 진행했습니다. “지능을 연구하는 지능들의 이야기"를 부제로 공개된 이번 영상은 크게 4개의 에피소드로 구성되어 있으며, 각 에피소드는 크루들의 실제 업무공간에서 이루어진 솔직담백 인터뷰, 그리고 각자의 연구·개발기를 자세히 소개하는 테크 프레젠테이션으로 이루어져있습니다. 음성합성부터 음성처리, 강화학습, 커머스를 위한 비전 기술까지 카카오엔터프라이즈 AI Lab의 최신 성과를 확인할 수 있는데요. 오늘 포스팅에서는 INSIDE THE LAB에서 소개된 크루들과 크루들..

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 ..

EMNLP 2020 - 다국어 번역 논문 2편을 소개합니다

시작하며 카카오엔터프라이즈 AI Lab(이하 AI Lab)이 낸 3편의 논문이 EMNLP(Empirical Methods in Natural Language Processing)에 게재 승인됐습니다. 자연어처리에서 경험적 방법론을 다루는 이 학회는 ACL(Association for Computational Linguistics), NAACL(NORTH American Chapter of the ACL)과 함께 전산언어학 분야에서는 인지도가 높습니다. 올해에는 총 3,677편의 논문 중 754편이 통과됐습니다. 이번 글에서는 EMNLP에 게재된 논문 중, 신경망 기반 다국어 기계 번역 모델(multilingual neural machine translation, MNNT)에 관한 최신 기법을 다룬 2편의..