http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
다중 홉 다중 작업 질문 응답을 위한 계층적 그래프 추론
이상의 ( Sangui Lee ),이기호 ( Giho Lee ),김인철 ( Incheol Kim ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.2
최근 오픈 도메인 자연어 질문 응답 분야에서는 폭넓은 다중 문서들을 토대로 다중 홉 추론과 동시에 서로 다른 수준의 여러 문제들을 한꺼번에 해결해야 하는 다중 작업 질문 응답에 관한 관심이 높다. 본 논문에서는 이러한 다중 홉 추론과 다중 작업을 요구하는 복잡 질문들에 효과적으로 응답하기 위해, 계층적 그래프 기반의 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 계층적 그래프와 그래프 신경망을 이용해 다중 문서들로부터 서로 다른 수준의 맥락 정보를 얻어낸 후, 이들을 활용하여 뒷받침 문장들, 답변 영역, 응답 유형 등을 동시에 구해야 하는 다중 작업 문제에 관한 답들을 예측해낸다. 본 논문에서는 오픈 도메인 자연어 질문 응답 데이터 집합인 HotpotQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 긍정적 효과를 입증한다.
다중 작업, 다중 홉 질문 응답을 위한 그래프 추론 및 맥락 융합
이상의 ( Sangui Lee ),김인철 ( Incheol Kim ) 한국정보처리학회 2021 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.10 No.8
최근 오픈 도메인 자연어 질문 응답 분야에서는 다중 작업, 다중 홉 질문 응답에 관한 연구들이 활발히 진행되어 오고 있다. 본 논문에서는 이러한 다중 작업, 다중 홉 질문들에 효과적으로 응답하기 위해, 계층적 그래프 기반의 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 계층적 그래프와 그래프 신경망을 이용해 여러 문단들로부터 서로 다른 수준의 맥락 정보를 얻어낸 후, 이들을 활용하여 답변 유형, 뒷받침 문장들과 답변 영역 등을 동시에 예측해낸다. 본 논문에서는 오픈 도메인 자연어 질문 응답 데이터 집합인 HotpotQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 높은 성능과 긍정적 효과를 입증한다. Recently, in the field of open domain natural language question answering, multi-task, multi-hop question answering has been studied extensively. In this paper, we propose a novel deep neural network model using hierarchical graphs to answer effectively such multi-task, multi-hop questions. The proposed model extracts different levels of contextual information from multiple paragraphs using hierarchical graphs and graph neural networks, and then utilize them to predict answer type, supporting sentences and answer spans simultaneously. Conducting experiments with the HotpotQA benchmark dataset, we show high performance and positive effects of the proposed model.
쌍 선형 그래프 신경망을 이용한 지식 그래프 기반 질문 응답
이상의 ( Sangui Lee ),김인철 ( Incheol Kim ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.1
지식 그래프 기반의 질문 응답 문제는 자연어 질문에 대한 이해뿐만 아니라, 기반이 되는 지식 그래프상에서 올바른 답변을 찾기 위한 효과적인 추론 능력을 요구한다. 본 논문에서는 다중 홉 추론을 요구하는 복잡한 자연어 질문에 대해 연관 지식 그래프 위에서 답변 추론을 효과적으로 수행할 수 있는 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 지식 그래프상의 추론 과정에서 추론 경로를 명확히 하기 위한 노드의 양방향 특징 전파와 이웃 노드들 간의 맥락 정보까지 각 노드의 특징값에 반영할 수 있는, 표현력이 풍부한 쌍 선형 그래프 신경망(BGNN)을 이용한다. 본 논문에서는 오픈 도메인의 지식 베이스 Freebase와 자연어 질문 응답 데이터 집합 WebQuestionsSP를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 효과와 우수성을 확인하였다.
Enhancement of Lipid and Astaxanthin Production by Haematococcus pluvialis Using Strigolactone
Rendi MAHADI,Sangui KIM,Laxmi Priya Sathiya VAHISAN,Bolam KIM,Nakyeong LEE,You-Kwan OH 한국생물공학회 2021 한국생물공학회 학술대회 Vol.2021 No.10
Strigolactone, one of the phytohormones, improves cell growth and photosynthesis and alleviates oxidative stress in various plants and microalgae. In this study, the effect of strigolactone dose on lipid and astaxanthin production in Haematococcus pluvialis was investigated. Five different concentrations (0, 2, 4, 6, and 8 μM) of the strigolactone analog rac-GR24 were initially added during 30 days of photosynthetic flask cultivation. Overall, the addition of rac-GR24 improved both cell number density and chlorophyll concentration in H. pluvialis cultures with an optimal value of 8 mM compared to the control. Despite reduced lipid and astaxanthin content in mature H. pluvialis cyst cells, the volumetric lipid (361.6 ± 48.0 ㎎/L) and astaxanthin (26.1 ± 1.7 ㎎/L) production significantly improved by 61% and 21%, respectively, compared to the untreated control. This was attributed to improved biomass production. This study suggests that low micromolar levels of strigolactone can promote photosynthetic growth of H. pluvialis while significantly retaining the biosynthetic capability of lipid and astaxanthin, products of interest in the algal biorefinery.