This study is to study the peculiar world of work that endeavored the stage setting and costume production in Ballet-russe centered around one of 20th representative artist Pablo Picasso and Diaghilev. Picasso worked four pieces ballets such as parade, Le Tricorne, Puchnella, and Le train bleu with Diaghilev. The originality of costume was well represented without losing the whole work's sense of unity. and designed foreasy movement as well as visual effect. As cubic is most common in parade especially, cubic stave costume were introduced at dancing costume of Paris manager and New York manager flrst time in Ballet's history. Picasso used the Cubism for dancer's beautiful appearance and primary color and decoration for oriental feeling. Picasso pursued the beauty and action at the same tome, and tried to represent the stage setting, impersonation and costume towards units, so the Importance of his work has still been referring.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2009.10a
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pp.237-241
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2009
본 논문에서는 도메인별 병렬 말뭉치를 이용하여 해당 도메인에 특화된 한영 대역쌍을 Moses Toolkit을 이용하여 자동 추출하였다. 이렇게 추출된 대역쌍은 도메인 특화 자동 번역 시스템의 번역 사전으로 사용하기에는 많은 오류가 포함되어 있기 때문에, 본 논문에서는 이를 효율적으로 제거할 수 있는 식을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 식으로 오류를 제거한 결과, 임계값 0.5를 기준으로 추출된 한영 대역쌍이 1,098개였고, 이는 실험에 사용한 기업 분야 병렬 말뭉치 42,200문장 중에서 29,292문장(69.4%)에 영향을 주었다. 자동으로 추출한 도메인 특화 번역 지식을 기존 자동 번역 시스템의 번역 지식에 적용한 결과 BLEU가 0.0054 향상되었다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2016.10a
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pp.176-180
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2016
대화형 시스템이 사람의 경청 기술을 모방할 수 있다면 대화 상대방과 더 효과적으로 상호작용 할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 시스템이 경청 기술을 모방할 수 있도록 사용자의 발화를 기반으로 질문을 생성하는 것에 대해 연구하였다. 그리고 이러한 연구를 위해 필요한 데이터를 Image captioning과 Visual QA 데이터를 기반으로 생성하고 활용하는 방안에 대해 제안한다. 또한 이러한 데이터를 Attention 메커니즘을 적용한 Sequence to sequence 모델에 적용하여 질문을 생성하고, 생성된 질문의 질문 유형을 분석하였다. 마지막으로 사람이 작성한 질문과 모델의 질문 생성 결과 비교를 BLEU 점수를 이용하여 수행하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.10a
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pp.898-900
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2019
SPARQL(SPARQL Protocol and RDF Query Language)은 지식 베이스를 위한 표준 시맨틱 질의 언어이다. 최근 인공지능 분야에서 지식 베이스는 질의 응답 시스템, 시맨틱 검색 등 그 활용성이 커지고 있다. 그러나 SPARQL 과 같은 질의 언어를 사용하기 위해서는 질의 언어의 문법을 이해하기 때문에, 일반 사용자의 경우에는 그 활용성이 제한될 수밖에 없다. 이에 본 논문은 신경망 기반 기계 번역 기술을 활용하여 자연어 질의로부터 SPARQL 을 생성하는 방법을 제안한다. 우리는 제안하는 방법을 대규모 공개 지식 베이스인 Wikidata 를 사용해 검증하였다. 우리는 실험에서 사용할 Wikidata 에 존재하는 영화 지식을 묻는 자연어 질의-SPARQL 질의 쌍 20,000 건을 생성하였고, 여러 sequence-to-sequence 모델을 비교한 실험에서 합성곱 신경망 기반의 모델이 BLEU 96.8%의 가장 좋은 결과를 얻음을 보였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2020.10a
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pp.64-68
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2020
텍스트 스타일 변환은 문장 내 컨텐츠는 유지하면서 문장의 스타일을 변경하는 것이다. 스타일의 정의가 모호하기 때문에 텍스트 스타일 변환에 대한 연구는 대부분 지도 학습으로 진행되어왔다. 본 논문에서는 병렬 데이터 구축이 되지 않은 데이터를 학습하기 위해 비병렬 데이터를 이용하여 스타일 변환을 시도한다. 트랜스포머 기반의 문장 생성기를 이용하여 문장을 생성하고, 해당 스타일을 분류하는 판별기로 이루어진 모델을 제안한다. 제안 모델을 통해, 감정 변환의 성능은 정확도(Accuracy) 56.9%, self-BLEU 0.393(긍정→부정), 0.366(부정→긍정), 유창성(fluency) 798.23(긍정→부정), 1381.05(부정→긍정)을 보였다. 본 연구는 비병렬 데이터에 대해 스타일 변환을 적용함으로써, 병렬 데이터가 없는 다양한 도메인에도 적용가능 할 것이다.
Kim, Jintae;Noh, Hyungjong;Lee, Yeonsoo;Kim, Harksoo
Annual Conference on Human and Language Technology
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2019.10a
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pp.315-320
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2019
질문 생성이란 구절이 입력되면 구절에서 답을 찾을 수 있는 질문을 자동으로 생성하는 작업으로 교육용 시스템, 대화 시스템, QA 시스템 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 한다. 질문 생성에서 정답의 단어가 질문에 포함되는 문제점을 해결하기 위해 구절과 정답을 분리한다. 하지만 구절과 정답을 분리하게 되면 구절에서 정답의 정보가 손실되고, 정답에서는 구절의 문맥 정보가 손실되어 정답 유형에 맞는 질문을 생성할 수 없는 문제가 발생된다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 분리된 정답과 구절의 정보를 연결시켜주는 정답과 구절의 공동 주의 집중 계층을 제안한다. 23,658개의 질문-응답 쌍의 말뭉치를 이용한 실험에서 정답과 구절의 공동 주의 집중 계층이 성능 향상에 기여해 우수한 성능(BLEU-26.7, ROUGE-57.5)을 보였다.
Kim, Bo-Eun;Jang, Young-Jin;Huang, Jin-Xia;Kwon, Oh-Woog;Kim, Hark-Soo
Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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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.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.01a
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pp.303-305
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2023
본 논문에서는 트랜스포머를 사용한 이미지 캡셔닝 방법과 비디오 캡셔닝 방법을 제안한다. 트랜스포머의 입력으로 사전 학습된 이미지 클래스 분류모델을 거쳐 추출된 특징을 트랜스포머의 입력으로 넣고 인코더-디코더를 통해 이미지와 비디오의 캡션을 출력한다. 이미지 캡셔닝의 경우 한글 데이터 세트를 학습하여 한글 캡션을 출력하도록 학습하였으며 비디오 캡셔닝의 경우 MSVD 데이터 세트를 학습하여 학습 후 출력 캡션의 성능을 다른 비디오 캡셔닝 모델의 성능과 비교하였다. 비디오 캡셔닝에서 성능향상을 위해 트랜스포머의 디코더를 변형한 GPT-2를 사용하였을 때 BLEU-1 점수가 트랜스포머의 경우 0.62, GPT-2의 경우 0.80으로 성능이 향상됨을 확인하였다
Min-Kyo Jung;Beomseok Hong;Wonseok Choi;Youngsub Han;Byoung-Ki Jeon;Seung-Hoon Na
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.275-280
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2023
문서 그라운딩된 대화 시스템의 응답 성능 개선을 위한 방법론을 제안한다. 사전 학습된 거대 언어 모델 LLM(Large Language Model)인 Llama2 모델에 Zero-Shot In-Context learning을 적용하여 대화 마지막 유저 질문에 대한 응답을 생성하는 태스크를 수행하였다. 본 연구에서 제안한 응답 생성은 검색된 top-1 문서와 대화 기록을 참조해 초기 응답을 생성하고, 생성된 초기 응답을 기반으로 검색된 문서를 대상으로 재순위화를 수행한다. 이 후, 특정 순위의 상위 문서들을 이용해 최종 응답을 생성하는 과정으로 이루어진다. 검색된 상위 문서를 이용하는 응답 생성 방식을 Baseline으로 하여 본 연구에서 제안한 방식과 비교하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 방식이 검색된 결과에 기반한 실험에서 Baseline 보다 F1, Bleu, Rouge, Meteor Score가 향상한 것을 확인 하였다.
The purpose of this study was to investigate the alternative splicing in equine cordon-bleu WH2 repeat protein-like 1 (COBLL1) gene that was identified in horse muscle and blood leukocytes, and to predict functional consequences of alternative splicing by bioinformatics analysis. In a previous study, RNA-seq analysis predicted the presence of alternative spliced isoforms of equine COBLL1, namely COBLL1a as a long form and COBLL1b as a short form. In this study, we validated two isoforms of COBLL1 transcripts in horse tissues by the real-time polymerase chain reaction, and cloned them for Sanger sequencing. The sequencing results showed that the alternative splicing occurs at exon 9. Prediction of protein structure of these isoforms revealed three putative phosphorylation sites at the amino acid sequences encoded in exon 9, which is deleted in COBLL1b. In expression analysis, it was found that COBLL1b was expressed ubiquitously and equivalently in all the analyzed tissues, whereas COBLL1a showed strong expression in kidney, spinal cord and lung, moderate expression in heart and skeletal muscle, and low expression in thyroid and colon. In muscle, both COBLL1a and COBLL1b expression decreased after exercise. It is assumed that the regulation of COBLL1 expression may be important for regulating glucose level or switching of energy source, possibly through an insulin signaling pathway, in muscle after exercise. Further study is warranted to reveal the functional importance of COBLL1 on athletic performance in race horses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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