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노윤석(Yunseok Noh),손정우(Jeong-Woo Son),노태길(Tae-Gil Noh),박성배(Seong-Bae Park),박세영(Se-Young Park),이상조(Sang-Jo Lee) 한국정보과학회 2012 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.39 No.5
스마트폰의 대중화와 함께 그에 내장된 GPS를 활용하여 컨텐츠를 제공하는 서비스들이 점차 늘어나고 있다. 그러나 이런 컨텐츠를 단지 위도, 경도 좌표 정보만을 기초로 구성하게 되면 실제 그 위치가 가지는 의미적 특성을 제대로 반영하지 못하게 된다. 사용자의 위치를 기반으로 그에 맞는 서비스를 제공하기 위해서는 장소의 토픽을 고려해야한다. 본 논문은 사용자가 위치한 장소의 지명 키워드로부터 검색 엔진 및 토픽 모델을 통해 장소에 내재된 토픽을 파악하고, 이를 기반으로 관련된 기사를 추천하는 방법을 제안한다. 본 논문이 제안하는 방법을 29곳의 장소에 대해서 두 가지 베이스라인과 함께 비교하였다. 일반적인 질의 확장에 기반한 베이스라인 방법보다 제안한 방법이 NDCG 평가 기준에서 약 18% 이상 높은 성능을 보였다. 또한 제안하는 방법은, 명시적으로 장소와 유관한 토픽을 어휘로 제시할 수 있으며, 이들에 대한 정성적인 분석은 이렇게 제시된 토픽이 해당 장소를 잘 반영하고 있음을 볼 수 있었다. With the popularity of smart phones, services that provide contents using GPS have been increasing. However if these contents would consist only of geographical information like latitude, longitude coordinates, it couldn't catch the meanings of places. To provide the service based on and properly utilizing user location, topics of the places should be considered. This paper studies the problem of recommending articles based on latent topics of a place, which topics are found out from the name of the place where a user is located by a search engine and topic modeling. We compared our proposed method and another two baselines over 29 different places. Our proposed method outperforms the baseline using a well-known query expansion method about 18% in NDCG evaluation measure. In addition, the proposed method is able to show topics associated with a place to words explicitly. And we have shown by qualitative analysis that a discovered topic reflects the true latent place topic well.
김태형(Tae-Hyeong Kim),노윤석(Yunseok Noh),박성배(Seong-Bae Park),박세영(Se-Yeong Park) Korean Institute of Information Scientists and Eng 2018 정보과학회논문지 Vol.45 No.6
A conversation system is a system that responds appropriately to input utterances. Recently, the sequence-to-sequence framework has been widely used as a conversation-learning model. However, the conversation model learned in such a way often generates a safe and dull response that does not provide appropriate information or sophisticated meaning. In addition, this model is also useless for input utterances appearing in various forms, such as with changed ending words or changed word order. To solve these problems, we propose a denoising response generation model applying a denoising mechanism. By injecting noise into original input, the proposed method creates a model that will stochastically experience new input made up of items that were not included in the original data during the training process. This data augmentation effect regularizes the model and allows the realization of a robust model. We evaluate our model using 90k input utterances-responses from Korean conversation pair data. The proposed model achieves better results compared to a baseline model on both ROUGE F1 score and qualitative evaluations by human annotators.