슬기롭고 현명한 답을 제시해주고자합니다.
인간의 지식을 기계가 이해할 수 있는 언어로 변환하기 위해 필요한 기술이 바로 지식베이스(Knowledgebase)입니다.
기계가 인간의 경험적 지식을 습득하기 위해 다양한 도메인의 형식으로 생산된 데이터를 기계학습(Machine Learning)을 진행합니다. 생산된 데이터를 학습하고 추론하여 다양한 AI 기술에 활용할 수 있도록 체계화하는 것이 AI 개발 방법론입니다.
리스트는 인간이 만든 데이터를 기계가 학습할 수 있는 지식으로 전환시키고
“지식베이스(Knowledge-base) 기반의 QA(Question Answering) 기술”을 제공해드립니다.
리스트는 지식베이스 기반 질의응답 인공지능인 ALVIS를 토대로 앞으로 다가올 데이터 세상을 이끌어 가고자 합니다.
Knowledge Base
기계가 인간처럼 똑똑해지기 위해 데이터와 데이터의 관계를 파악하여 정보(Information)로 활용하고 정보들의 패턴을 학습하여 유사한 상황에서 지식(Knowledge)으로 사용할 수 있어야 합니다.
지식베이스(Knowledge base)는 정보의 저장, 분석 및 재사용이 가능하도록 연결된 구조와 규칙이 명시된 집합체이며 기계(인공지능)가 해석 할 수 있는 방식으로 구성되어 있습니다.
데이터는 정보가 아니며, 정보 또한 지식이 아닙니다. 데이터베이스에 데이터가 잘 정리되어 있다고 해서 기계가 그것을 바로 지식으로 사용할 수 있는 것이 아닙니다. 데이터와 데이터간의 연결관계를 알고 각 정보들 간의 패턴을 이해할 수 있는 수준이 될 때 비로소 지식이라고 할 수 있습니다.
LiST는 기계(인공지능)를 똑똑하게 만들기 위해 데이터를 지식으로 만들고 있습니다.
LiST 인공지능(ALIVS) 아키텍처
LiST의 인공지능
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지식베이스기반 질의 응답 (Knowledge Based Question Answering, KBQA)
인간의 질문에 기계가 자동으로 응답하기 위해 질문의 의도를 파악하고 구조화된 지식베이스를 활용하여 정확한 응답을 실시간으로 전달해주는 기술
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지식 추출 프레임워크 (Knowledge Extraction Framework,KEF)
비정형 텍스트 및 문서를 자동으로 분류하고 온톨로지 지식을 추출
지능형 서비스를 위한 온톨로지 지식으로 활용될 수 있으며, 이를 활용하여 보다 향상된 인공지능 서비스를 구축
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ALVIS (LiST의 인공지능)
그래프 기반의 의미적 지식을 이용하여 사용자의 자연어 대화를 해석하고 적절한 응답을 생성하여 제공
정교하게 구조화된 지식베이스를 사용하여 소비자가 정확한 답을 제공
LiST의 인공지능 구축 사례
지식 및 학습 기반 한식 서비스 플랫폼
서비스 개요
한식 서비스 플랫폼은 딥러닝 기술과 지식베이스를 이용하여 한식에 대한 다양한 정보를 제공하는 서비스입니다. 여러분들이 올린 이미지를 통해 음식을 식별하고, 그와 관련된 다양한 정보를 제공합니다.
서비스 화면
