• 제목/요약/키워드: 지식 확장

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언어지식 획득 과정에서의 수렴성 보장에 관한 연구 (Researches on the Convergence of Linguistic Knowledge Acquisition Process)

  • 이현아;박재득;박동인
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.416-420
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    • 1997
  • 다양한 응용 목적의 대규모 실용적 언어지식 구축을 위해서는 한국어의 모든 언어현상을 수용할 수 있는 이상적인 언어지식(optimal linguistic knowledge) 획득을 목표로 연구해 나가야 한다. 본 연구에서 언어지식의 획득은 주어진 말뭉치의 분석을 통해 이루어진다. 주어진 말뭉치에서 새로운 언어현상이 발견되었을 경우, 기존의 언어지식은 새로운 언어현상을 수용할 뿐만 아니라 기존에 발견되었던 언어현상도 함께 수용할 수 있도록 바뀌어져야 한다. 이러한 변화의 원칙이 보장되어야만 언어지식의 양적 확장과 함께 질적 확장을 이룰 수 있다. 본 연구에서는 언어지식의 질적 확장을 언어지식의 수렴성이라고 정의하고 수렴성 보장을 위한 방법론을 연구한다. 수렴성 보장을 위해서는 먼저 언어지식 획득과정이 공정화, 자동화되어야 하고 언어지식이 변화할 때 수렴을 확인하는 과정이 필요하다. 수렴을 확인하기 위하여 구문구조 데이터베이스와 역사전(Inverted Dictionary)을 이용하는 방법을 제안한다. 지금까지는 언어지식의 양적 확장에만 치중해 왔으나 본 연구에서 제안된 방법으로 언어지식이 구축된다면 질적 확장도 함께 도모할 수 있을 것으로 기대된다.

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응답 생성을 위한 지식 및 임베딩 확장 방법 (Methods of Expanding Knowledge and Embeddings for Response Generation)

  • 김보은;장영진;황금하;권오욱;김학수
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.371-375
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    • 2021
  • 문서 기반 대화 시스템은 주어진 배경 지식 문서와 이전 대화를 바탕으로 대화에 이어지는 적절한 응답을 생성하는 시스템이다. 문서 기반 대화 시스템은 지식 추출 작업과 응답 생성 작업으로 나뉘며, 두 하위 작업은 서로 긴밀한 관계를 가지고 있다. 즉, 주어진 배경 지식 문서와 관련된 올바른 응답을 생성하기 위해서는 정확한 지식 추출이 필수적이며, 응답 생성에 필요한 지식을 정확히 추출하지 못하는 경우 생성 응답에 배경 지식이 반영되기 힘들다. 따라서, 본 논문에서는 추출된 지식을 확장하는 방법을 통해 생성에 필요한 지식의 재현율을 높이고 이를 활용할 수 있는 임베딩 확장 방법을 제안함으로써 SacreBLEU 기준 3.51의 성능 향상을 보였다.

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Anycase Subgoal을 위한 EBL 기반의 제어지식형 계획기의 확장 (Extending An EBL Based Conrol-Knowledge Planner for Anycase Subgoals)

  • 이동복;이수원
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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    • pp.18-20
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    • 1998
  • 본 논문은 EBL 기반의 제어지식형 계획기에서 다양한 목표확장 방법을 사용하여 MEA의 불완전한 계획생성을 해결하는 새로운 방법을 제안한다. 계획기의 문제 공간을 탐색하는 방법 중 하나인 MEA는 현재상태와 목표상태의 차이를 줄이기 위하여 연산자를 선택한 후에, 연산자의 조건절을 현재상태가 만족하는지의 여부에 따라서 조건절의 부목표화를 결정한다. 그러나 이러한 목표확장 방법은 현재상태에서 만족된 부목표에 대한 목표확장을 하지않음으로써 문제공간 탐색에서 제한된 범위만을 탐색하므로 목표를 만족하는 최적의 계획을 생성할 수 없으며, 또한 문제를 해결하는 계획이 있음에도 불구하고 탐색범위의 제한으로 인해 계획을 생성하지 못하는 경우도 발생한다. 이와 같이 현재 상태에서 만족되어 목표확장을 하지 않은 부목표를 Anycase Subgoal이라 한다. 본 논문에서 제안하는 목표확장 방법은 ELB기반의 제어지식형 계획기를 Anycase Subgoal을 위하여 확장하는 방법으로 서, 초기의 문제공간 탐색에서 사용된 목표확장 방법에서 문제를 해결하지 못할 경우 탐색공간을 확장하여 문제를 해결하고, 문제에 적합한 목표확장 방법을 제어지식형 규칙으로 학습하여 유사한 문제에 대하여 효율적으로 계획을 생성한다.

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지식베이스 확장을 위한 행렬 분해 모델 (Matrix Factorization Models for Knowledge Base Population)

  • 김지호;남상하;최기선
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.3-7
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    • 2017
  • 지식베이스의 목표는 세상의 모든 지식을 데이터베이스화 하는 것이지만 지식 획득 능력의 부족으로 항상 지식 부족 문제에 시달린다. 지식 획득은 주로 웹 상에 있는 자연언어문장을 지식화 하는 외부적인 지식 획득을 통해 이루어지지만, 지식베이스 내부에서 지식을 확장해 나가는 방법에 대해서는 연구가 소홀히 이루어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 내부적인 지식 획득을 위한 지식베이스 행렬 분해 모델을 소개한다. 본 논문에서 소개하는 방법은 지식베이스를 행렬로 변환한 뒤 행렬 분해 모델을 통해 새로운 지식에 대한 신뢰도를 점수화하는 방법이다. 본 논문에서 소개한 방법의 우수성과 실효성을 입증하기 위해 한국어 지식베이스인 한국어 디비피디아(2016-10)를 대상으로 본 모델의 정확도 측정 실험 결과를 소개한다.

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지식베이스 확장을 위한 행렬 분해 모델 (Matrix Factorization Models for Knowledge Base Population)

  • 김지호;남상하;최기선
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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    • pp.3-7
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    • 2017
  • 지식베이스의 목표는 세상의 모든 지식을 데이터베이스화 하는 것이지만 지식 획득 능력의 부족으로 항상 지식 부족 문제에 시달린다. 지식 획득은 주로 웹 상에 있는 자연언어문장을 지식화 하는 외부적인 지식 획득을 통해 이루어지지만, 지식베이스 내부에서 지식을 확장해 나가는 방법에 대해서는 연구가 소홀히 이루어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 내부적인 지식 획득을 위한 지식베이스 행렬 분해 모델을 소개한다. 본 논문에서 소개하는 방법은 지식베이스를 행렬로 변환한 뒤 행렬 분해 모델을 통해 새로운 지식에 대한 신뢰도를 점수화하는 방법이다. 본 논문에서 소개한 방법의 우수성과 실효성을 입증하기 위해 한국어 지식베이스인 한국어 디비피디아(2016-10)를 대상으로 본 모델의 정확도 측정 실험 결과를 소개한다.

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유전자 온톨로지의 자동 확장과 용어 분석 (Automatic Gene Ontology Extension and Terminology Analysis)

  • 이진복;박종철
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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    • pp.229-231
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    • 2002
  • 생물학 분야의 방대한 지식을 효율적으로 다루기 위하여 생물정보학이 주요한 연구 분야가 되었다. 이중 특히 생물학 문헌에서 정보를 자동으로 추출하는 연구가 활발히 진행되고 있는데, 이러한 정보추출 결과를 이용하여 유전자 온톨로지와 같은 유용한 지식베이스를 자동으로 확장함으로써 폭발적으로 증가하는 생물학 분야의 연구 결과들을 지식베이스에 통합할 수 있다. 자동으로 확장된 온톨로지는 신뢰성을 보장하기 위한 검증 과정을 거쳐, 정보추출 시스템의 성능을 향상시키기 위한 지식베이스로 사용되게 된다. 본 연구에서는 단백질 간의 상호작용에서 나타나는 조건을 추출하는 시스템과 유전자 온톨로지를 이용하여 추출된 생물학 용어를 분석하는 시스템을 제안하고 유전자 온톨로지의 자동 확장 및 검증 시스템에 대하여 논의한다.

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디지털도서관의 지식펌프형 지식관리에 관한 연구 (A Study on Knowledge-Pump-Type Knowledge Management in Digital Libraries)

  • 최희윤
    • 정보관리학회지
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    • 제20권4호통권50호
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    • pp.211-232
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    • 2003
  • 본 연구는 다양한 유형의 지식을 제공할 수 있는 통합된 지식체계의 구축을 위해 확장된 도서관의 개념으로 접근한 디지털도서관의 통합형 지식관리 방안을 제시하고, 이를 위한 기본적인 프레임워크를 지식펌프형 지식관리 모형으로 구현하였다. 아울러 구현된 모형을 토대로 한 복수사례분석을 통해 디지털도서관의 지식관리 수준을 평가하고 활성화 방안을 제시하였다. 지식펌프는 지식의 적극적인 획득과 배포라는 디지털도서관의 이상적인 역할을 구현한 것이며, 정보기술의 기능적 적용에 머물러 있던 디지털도서관이 지식관리를 통해 그 영역 및 역할을 확장해 나갈 수 있는 논리적 근거와 확장방향은 물론. 실천방법을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

무제한 정보 추출을 이용한 지식베이스 확장 (Incremental Ontology Building Using Open Information Extraction)

  • 김병수;이근배
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.228-232
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    • 2014
  • 지식 베이스(Knowledge Base)는 주어진 질의 문에 대한 잠재적인 답과 답에 대한 단서가 될 수 있는 구조화된 형태의 정보를 포함하고 있기 때문에 질의응답 시스템에서 매우 중요하다. 하지만 비록 DBpedia, Freebase, YAGO 등과 같이 이용 가능한 여러 개의 지식 베이스가 존재함에도 불구하고 이러한 지식 베이스에 포함되어 있는 정보는 웹(Web)상에 존재하는 정보에 비하면 매우 제한적이다. 본 논문에서는 무제한 정보 추출 기술을 이용하여 정형화되지 않은 텍스트로부터 트리플(Triple)을 추출하고, 추출된 트리플의 각 개체 및 관계 어휘를 대상 온톨로지(Ontology) 상의 어휘에 사상시킴으로써 지식 베이스를 확장 시키는 방법을 제안한다. 이를 통하여 무제한 정보 추출 방법과 명확화(Disambiguation) 기술이 지식 베이스를 확장시키는데 어떻게 사용될 수 있고, 어떠한 요소가 전체 시스템의 주된 성능 저하를 일으키며 개선되어야 하는지 알아보도록 한다.

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색인파일 기반의 질의어 확장용 지식베이스 구축에 관한 연구 (A Study of Designing the Knowledge Base System for the Query Extension by Index File)

  • 서휘
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제40권2호
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    • pp.139-159
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    • 2009
  • 본 연구의 목적은 이용자 지향적인 정보검색을 수행하기 위한 질의확장용 지식베이스를 구축하는 것이다. 이를 위해 개념기반 정보검색방법과 통계적 기반 정보검색방법을 이용한 지식베이스 구축에 관련된 다양한 이론 연구를 수행하였다. 이들 지식베이스 구축방법에 있어서 공통된 가설은 연관용어의 출현은 문헌집합내의 동시출현 빈도임을 재확인하였고, 이 가설을 근거로 색인파일 알고리즘과 부울 논리의 And 연산자를 이용하여 질의확장용 지식베이스를 구축하였다. 본 지식베이스의 실험 주제는 교육학이며, 교육학개론이란 단행본을 이용하여 색인어들의 연관용어를 자동으로 제시해줄수 있는 실험용 지식베이스를 구축하였다. 실험용 지식베이스는 자연어색인방법과 통제어색인방법을 이용하여 두 개의 지식베이스를 구축해 각 지식베이스 시스템의 질의확장 성능에 대한 평가 작업을 수행하였다.

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지식베이스의 확장과 다중 행위자 시스템에서의 협상 (The Extension of Knowledge Base and Negotiation in Multi-Agent Systems)

  • 이명진;김진상
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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    • pp.110-112
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    • 1999
  • 행위자는 관찰 혹은 결론에 대해 최대로 일관성이 있는 지식베이스의 확장을 필요로 한다. 이와 같은 지식베이스 확장은 상호간에 부합하지 않고 서로 충돌하는 결론을 가지는 모순되는 많은 확장들을 수반한다. 본 논문에서는 adbuction의 개념을 이용하여 지식베이스를 확장시키는 방법을 소개한다. 한편 다중 행위자 시스템에서 문제 해결자로 부르는 행위자들이 효율적으로 상호작용하도록 자동화된 행위자들을 어떻게 설계할 것인가는 매우 중요한 사항이다. 따라서 행위자는 각각의 목표를 통신하여 상호 도움이 되는 일치 상황에 도달하기 위해 타협하도록 설계되어야 한다. 본 논문에서는 argumentation 시스템을 이용하여 믿음, 소망, 그리고 의지를 가진 BDI 행위자 구조를 위한 기초적인 자동화된 협상 모델을 소개한다.

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