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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국과학기술원 Korea Advanced Institute of Science and Technology |
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연구책임자 | 마틴 지글러 |
참여연구자 | 신승우 , 강수원 , 윤종민 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2017-01 |
주관부처 | 미래창조과학부 Ministry of Science, ICT and Future Planning |
과제관리전문기관 | 한국과학기술원 Korea Advanced Institute of Science and Technology |
등록번호 | TRKO201700000129 |
DB 구축일자 | 2017-09-20 |
키워드 | 세이버메트릭스.인공지능.자연어 생성.로봇 저널리즘.자연어처리.Sabermetrics.Artificial Intelligence.Natural Language Generation.Robot Journlaism.Natural Language Processing. |
본 연구서는 야구 경기에 대해서 경기결과, 내용을 설명하는 기사를 작성하는 인공지능을 구현하였으며, 2017년도 중에 웹상에서 사용평가를 수행하고자 한다. 본 연구를 통해서 기존의 야구 기록들을 전산화하고, 이를 기반으로 한 Event 추출을 가능하게 함으로써 한국 야구 전략과 야구 기록을 더 통계적으로 볼 기반을 마련하고자 한다. 또한 장기적으로 이러한 도구들이 한국형 세이버메트릭스 정립에 기초가 될 것이라 생각한다.
Recently, robot journalism have been a big issue in natural language processing. However, most of the robot journalism frameworks appliced the static template method, which lacks variety of the text. In order to enhance diversity of generated text, this paper applies various natural language generat
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