http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 오한석(Hanseok Oh) (검색결과 2 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
오한석(Hanseok Oh),서정우(Jungwoo Seo),김해준(Haejun Kim),김효진(Hyojin Kim),김성서(Seongseo Kim),이현아(Hyunah Lee) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.11
반려동물에 관한 관심이 높아지고 있지만 반려동물의 질병에 관한 정보를 얻기는 쉽지 않다. 본 논문에서는 반려동물의 증상을 질의로 입력하면 관련되는 반려동물 질병을 응답하는 질의응답 시스템을 제안한다. 반려동물질병 질의응답 시스템은 사용자가 입력한 문장과 유사한 제목을 가진 문서를 찾은 후 해당 문서 내에서 개체명 인식 모델을 통해 질병을 인식하여 사용자에게 출력한다. anaGo를 이용하여 구축한 질병 개체명 인식 모델을 음절 단위로 학습을 진행한 결과 0.75의 F1 Score를 얻었다. Although interest in pets is increasing, it is not easy to obtain information about pet diseases. In this paper, we propose a Q&A system of pet disease that can answer pet disease name by inputting symptoms of companion animal. The our system finds a document with a title similar to an user query, recognizes diseases in a document using a Named Entity Recognition(NER) model, and outputs it to the user. Our disease NER model was created using anaGo and trained with syllables, and the result shows 0.75 as F1 Score.
-
BERT와 GPT2를 이용한 한국사 질의응답 및 문제 생성 시스템
조우성(Wooseong Cho),오한석(Hanseok Oh),이재준(Jaejun Lee),이현아(Hyunah Lee) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.11
본 논문에서는 한국민족문화대백과사전과 KorQuAD 1.0 데이터집합에 Transformer 방식을 이용한 encoder인 BERT 와 decoder인 GPT2를 적용하여 한국사 Q&A와 Quiz를 자동 생성하는 시스템을 제안한다. 시스템은 자동 생성된 Quiz를 시스템의 Q&A 시스템에 적용하여 검증한다. 한국사 문서에 나타나는 고유명사들의 적절한 분석을 보장하기 위해 사용자 사전과 SentencePiece를 한 활용한 Tokenizer 적용하여 성능 향상을 얻었다. In this paper, we propose a Korean history Q&A and automatic quiz generating system utilizing a Transformer based encoder BERT and a decoder GPT2 based on the Encyclopedia of Korean Culture and the KorQuAD 1.0 data set. Our system verify quizzes when generating them. Our system verifies automatically generated quizzes by applying our system"s Q&A. To ensure proper analysis of proper nouns appearing in Korean history documents, we build a custom tokenizer using a user dictionary and a SentencePiece and obtain performance improvement.
연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
