Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.726-729
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2023
본 논문에서는 대화 중 발화에서 페르소나 트리플을 추출하는 방법을 연구한다. 발화 문장과 그에 해당하는 트리플 쌍을 활용하여 발화 문장 혹은 페르소나 문장이 주어졌을 때 그로부터 페르소나 트리플을 추출하도록 모델을 멀티 태스크 러닝 방식으로 학습시킨다. 모델은 인코더-디코더 구조를 갖는 사전학습 언어모델 BART [1]와 T5 [2]를 활용하며 relation 추출과 tail 추출의 두 가지 태스크를 각각 인코더, 디코더 위에 head를 추가하여 학습한다. Relation 추출은 분류로, tail 추출은 생성 문제로 접근하도록 하여 최종적으로 head, relation, tail의 구조를 갖는 페르소나 트리플을 추출하도록 한다. 실험에서는 BART와 T5를 활용하여 각 태스크에 대해 다른 학습 가중치를 두어 훈련시켰고, 두 모델 모두 relation과 tail을 추출하는 태스크 정확도에 있어서 90% 이상의 높은 점수를 보임을 확인했다.
Lee, Jisu;Kim, Kyounghun;Choi, Su Jeong;Park, Seong-Bae;Park, Se-Young
Annual Conference on Human and Language Technology
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2015.10a
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pp.174-177
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2015
자가 지식 학습 프레임워크는 자연어 텍스트에서 지식 트리플을 생성하기 위한 방법 중 하나로, 문장의 의존 관계 트리 상에서 주어 개체와 목적어 개체 사이의 관계를 패턴으로 학습해 이 패턴을 바탕으로 새로운 지식 트리플을 생성한다. 그러나 이 방법은 의존 관계 트리를 생성하는 도구의 성능에 영향을 받을 뿐만 아니라 생성된 지식 트리플을 반복적으로 사용하는 자가 지식 학습의 특성상 오류가 누적될 가능성이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 자가 지식 학습 프레임워크에서 생성된 지식 트리플을 TransR 신뢰도 함수를 사용해 신뢰도 값을 측정하여 그 값에 따라 지식 트리플을 필터링하는 방법을 제안한다. 실험 결과에 따르면 필터링 된 지식 트리플들이 그렇지 않은 지식 트리플들에 비하여 더 높은 정확률을 보여주어, 제안한 방법이 자가 지식 학습 프레임워크의 정확률 향상에 효과적임을 증명하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.05a
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pp.97-100
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2006
RDF 는 트리플의 집합으로서 그래프 데이터 모델로 표현되며, 사용자는 RDF 그래프 모델로부터 정보를 검색하기 위해 시멘틱 질의 언어를 사용한다. 그러나 이러한 접근 방식은 최악의 경우 전체 그래프 데이터 모델을 검색해야 되는 문제점이 발생한다. 이에 따라 최근의 연구에서는 시멘틱 질의를 효율적으로 처리하기 위해서 인덱스를 사용한다. 시멘틱 질의 언어(RDQL, SPARQL)의 핵심은 RDF 트리플에 대한 패턴을 기술함으로써 원하는 트리플 정보를 검색할 수 있게 하는 것이다. 따라서, 기존의 인덱스는 단일 트리플을 효율적으로 검색하는 데 초점을 둔다. 거라나 트리플 패턴의 집합으로 질의가 표현될 경우에는 트리플 패턴 사이의 상관관계 때문에 조인비용이 많이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 조인 비용이 발생되는 문제점을 해결하기 위한 인덱싱 기법을 제안한다. RDF 그래프 모델에서 유지해야 할 정보를 줄이기 위해서 RDF 그래프 모델에 존재하는 유사한 서브 그래프를 하나의 서브 그래프로 병합한다. 병합절차를 마친 여러 서브 그래프에 존재하는 모든 경로를 인덱스에 유지 함으로써 조인 비용을 제거한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2013.10a
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pp.86-89
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2013
자연언어 문서에서 지식 추출은 QA 시스템을 비롯한 여러 분야에서 필수적이다. 트리플은 가장 일반적인 지식 추출 형식으로 문장 내부의 지식 정보를 주어, 서술어, 목적어의 관계로 표현한다. 본 논문에서는 한국어 의존 파서로 문장을 분석하고, 그 결과에서 트리플을 추출하는 방법을 제안했다. 제안된 트리플 추출기는 21개 문장에서 추출된 78개의 트리플 정답 집합과, 64개의 준정답 집합에 대해서 각각 60.75%와 66.67%의 F-measure 성능을 보였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.200-204
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2006
본 논문은 지식 기반 정보유통 플랫폼 OntoFrame-K$^{(R)}$ 상에서 추론을 이용하여 연구자 간 협업 서비스를 제공할 수 있도록 하는 DBMS 기반 추론 서비스 OntoThink-K$^{(R)}$에 대해 기술한다. 본 추론 서비스는 URI 서버를 이용하여 RDF 트리플을 생성하고 추론 규칙에 의해 해당 트리플을 확장하며 SPARQL을 통해 질의 결과를 생성해낸다. 특히 이 모든 과정은 DBMS 기반으로 설계 구현되었는데 URI 서버와 성과 비성과 등록 인터페이스를 통해 별도의 추론 엔진을 사용하지 않고도 정합성이 보장되는 지식을 생성 관리할 수 있도록 하며, 불안정한 성능을 보이는 추론 엔진을 이용하지 않기 때문에 안정적인 성능을 보장할 수 있다는 데 그 특징이 있다. OntoThink-K$^{(R)}$는 온톨로지 스키마 트리플, 인스턴스 트리플, 그리고 전방 추론을 통해 획득한 추가 트리플을 포함하는 확장 트리플을 기반 지식으로 하는데, 최종 사용되는 RDF 트리플의 크기는 지식 확장 이전 631,158개, 지식 확장 이후 1,112,100개이다.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.13
no.3
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pp.335-353
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2010
Following the emergence of a knowledge-based economy, the triple helix model has been recognized as a new - regional and national - innovation model. This model seeks to understand the innovation process that is centered upon the university-industry-government interactions. The governance of the triple helix innovation system can be divided into three models according to the structure and depth of university-industry-government interactions. In the context of evolution, the triple helix can be established through the following three processes of development; i) internal transformation of each helix, ii) impacts of one helix on another helix, and iii) horizontal interactions among three helices. In theory, the triple helix model can be covered as part of the innovation system perspective. Compared to the innovation system perspective, the triple helix model tends to pay, however, more attention to the incompleteness of innovation system and the role of university in the process of knowledge creation. In view of regional innovation, the triple helix can be sustained when the triple helix spaces, including knowledge space, consensus space and innovation space, are created and the three triple helix spaces interact with one another. The existing literature on the triple helix model tends to make selectively use of only a single method between the qualitative method and the quantitative method, although both have shortcomings to reveal the dynamic characteristics of university-industry-government relations. Therefore, research on the triple helix is required to reconcile with two research methods, which are distinct but complementary in nature.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2018.10a
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pp.465-469
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2018
본 논문에서는 지식베이스 완성을 위한 새로운 모델, KBCNN을 소개한다. KBCNN 모델은 CNN을 기반으로 지식베이스의 개체들과 관계들 사이의 연관성을 포착한다. KBCNN에서 각 트리플 <주어 개체, 관계, 목적어 개체>는 3개의 열을 가진 행렬로 표현되며, 각각의 열은 트리플의 각 원소를 표현하는 임베딩 벡터다. 트리플을 나타내는 행렬은 여러 개의 필터를 가지고 있는 컨볼루션 레이어를 통과한 뒤, 하나의 특성 벡터로 합쳐진다. 이 특성 벡터를 가중치 행렬과 내적 하여 최종적으로 해당 트리플의 신뢰도를 출력하게 된다. 이 신뢰도를 바탕으로 트리플의 진실 여부를 가려낼 수 있다. 지식베이스 완성 연구에서 가장 많이 사용되는 데이터셋인 FB15k-237을 기반으로 한 실험을 통해 KBCNN 모델이 기존 임베딩 모델들보다 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06c
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pp.48-50
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2012
정형화되어 있는 데이터를 트리플 형식의 RDF 데이터로 변환하기 위하여 매핑 온톨로지를 제안하며, 이 온톨로지를 이용하여 실제 데이터를 RDF로 변환하는 변환기를 구현하였다. 본 논문에서는 트리플 변환을 위해 수행하는 매핑 작업을 개념화하고, 일반적인 매핑 타입을 정형화하고 제약사항을 설정하여 온톨로지 스키마로 제공한다. 트리플 생성을 위해 사용자가 매핑 내용을 인스턴스로 생성하면, 이를 이용하여 정형화된 데이터를 RDF로 자동 변환하는 변환기를 구현한다. 제안하는 매핑 온톨로지를 이용한 매핑규칙 작업은 온톨로지 편집툴을 활용하여 작업의 편의성을 제공하며 변환 작업의 안내 역할을 할 것이다.
Kim, Tae-Hong;Um, Jung-Ho;Cho, Min-Hee;Choi, Sung-Pil;Jung, Han-Min
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06b
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pp.423-425
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2012
비정형데이터의 분석을 위한 다양한 연구가 진행되면서 폭발적인 트리플 데이터 증가가 이루어졌다. 이는 결국 서비스 인프라의 병목현상을 초래하고 있으며, 그 해결책으로서 분산 병렬 아키텍처가 주목받고 있다. 본 논문은 대용량 시맨틱웹 자원을 저장, 적재, 질의 및 추론할 수 있는 트리플 저장소 특성에 가장 적합한 시스템 구조를 선정하기 위해 대용량 처리 능력, 데이터 처리 속도 및 안정성의 측면에서 연합 DBMS와 맵리듀스를 분석하는데 초점을 맞추고 있다. 분석 결과는 대용량 데이터 기반 트리플 저장소의 특성과 아키텍처의 유연성 및 향후 성능 개선 가능성을 판단하는 요소로 활용하여 맵리듀스 방식을 대용량 트리플 저장소에 적합한 방식으로 선정하였다. 본 연구는 대용량 데이터 기반 트리플 저장소 개발의 방향 수립을 위한 기반 연구로서 중요한 가치를 가진다.
A triple database consisting of a number of three-column tables require high cost of query processing, whereby building a shortcut is known as an effective way to reduce the cost. It is important to figure out what shortcuts needs to be selectively built. Most shortcut selection algorithms make use of a benefit model that considers the query frequency. However they work poor to reflect the database update. In this paper, we consider a benefit model for triple databases. The model considers not only the profit of query response times but also the building and maintenance costs of the shortcuts. We apply the model to design a benefit function which can be plugged in a greedy-based shortcut selection algorithm. We perform the empirical experiments on a real-world dataset and analyze the effect of each factor employed in the benefit function.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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