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NTIS 바로가기주관연구기관 | 연세대학교 Yonsei University |
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연구책임자 | 여진영 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-06 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200017234 |
과제고유번호 | 1711136171 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-11-23 |
키워드 | 상식 추론.지식 그래프.전이 학습.인공지능.언어모델.Commonsense Reasoning.Knowledge Graph.Transfer Learning.Artificial Intelligence.Language Model. |
연구개요
본 연구는 보다 일반화 된 상식 추론 시스템을 위해 상식 지식 그래프 (Knowledge Graph)를 합성 질의응답 형식으로 변환하여 학습에 활용한 제로샷(zero-shot) 전이 학습 시나리오를 다양한 지식 그래프가 시너지 효과를 가지고 활용 될 수 있다는 다중 지식 근원 설정으로 확장하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 본 연구는 새로운 제로샷 상식 추론 프레임워크로서 지식 집계의 모듈화 변형을 개발하여 서로 다른 지식 근원 간섭으로 인한 지식 손실을 완화할 것을 제안한다.
연구 목표대비 연구결과
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