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확률적 잠재 의미 분석을 적용한 맥락 기반 장면 그래프
민찬욱(Min Chan Wook),나형선(Na Hyung Sun),안진현(Ahn Jin Hyun),임동혁(Im Dong Hyuk) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.11
최근 딥러닝 기술이 발전함에 따라 이미지 분석의 심도 또한 깊어졌다. 단순히 이미지의 객체(단어)를 파악하는 것을 넘어 이미지를 통해 해당 이미지가 나타내고 있는 정보(문장)를 파악하는 연구가 되고 있다. 이미지가 나타내고 있는 정보를 파악하기 위해서는 이미지 캡션, 장면 그래프 등을 생성하는데 기존의 장면 그래프의 구조에서는 단문 구조로 인해 이미지의 맥락을 파악하기 어렵다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 객체 탐지 모델로 추출된 객체 정보에 토픽모델링 기법 중 확률적 잠재 의미 분석 기법을 적용해 맥락 정보를 파악한다. 파악한 맥락 정보와 객체 정보를 이용해 맥락기반의 새로운 장면 그래프의 구조를 제안한다.
민찬욱 ( Chan-wook Min ),안진현 ( Jin-hyun Ahn ),임동혁 ( Dong-hyuk Im ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.1
최근 딥러닝의 기술발전으로 자연어 처리 분야에서 Q&A, 문장추천, 개체명 인식 등 다양한 연구가 진행 되고 있다. 딥러닝 기반 자연어 처리에서 좋은 성능을 보이는 트랜스포머 기반 BERT 모델의 성능향상에 대한 다양한 연구도 함께 진행되고 있다. 본 논문에서는 토픽모델인 잠재 디리클레 할당을 이용한 토픽별 지식그래프 분류와 입력문장의 토픽을 추론하는 방법으로 K-BERT 모델을 학습한다. 분류된 토픽 지식그래프와 추론된 토픽을 이용해 K-BERT 모델에서 대용량 지식그래프 사용의 효율적 방법을 제안한다.
나형선 ( Hyung-sun Na ),민찬욱 ( Chan-wook Min ),안진현 ( Jinhyun Ahn ),임동혁 ( Dong-hyuk Im ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2
최근 군사 분야에서 사용하는 기존 판독시스템을 개선하기 위해 판독보고서를 기반으로 문장을 추천해주는 시스템이 연구되었다. 제안한 시스템에서 문장을 추천하기 위해 Beam Search 알고리즘을 사용하는데, Beam Search 알고리즘은 추천해 주는 문장의 다양성이 떨어진다는 문제가 있었고, 이를 해결하기 위해 Divers Beam Search 알고리즘을 응용하여 적용하였다. 이는 판독관들의 업무효율을 높임으로써 업무 과 부화를 해결할 수 있을 것이다.