지식 그래프 임베딩을 활용한 시각정보 기반 질의응답

자연어 처리 기술과 컴퓨터 비전 기술을 융합하여 이미지와 자연어 질문이 주어졌을 때 이에 적절한 답변을 자연어로 생성하여 제공하는 기술을 의미한다.

연구 결과, ConvKB를 통한 지식 그래프 임베딩을 활용한 모델이 지식 정보를 사용하지 않은 베이스라인 모델보다 검증 데이터에서 약 50.3% 더 높은 분류 정확도를 기록하며 성능 향상에 매우 효과적임이 증명되었다.

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저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2023 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

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본 연구에서는 지식 그래프 임베딩을 활용한 한국어 외부 지식기반 시각정보 기반 질의응답 시스템을 제안한다. 외부 지식기반 시각정보 질의응답은 외부 지식의 표현방법에 따라 성능차이가 발 ... 전체 초록 보기

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AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

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