BERT 기반 자연어 컨텐츠 분석을 통한 AI 태깅 자동화
BERT 기반 자연어 컨텐츠 분석을 통한 AI 태깅 자동화
BERT 기반 자연어 컨텐츠 분석을 통한 AI 태깅 자동화
BERT 기반 자연어 컨텐츠 분석을 통한 AI 태깅 자동화
KT AI 태깅 자동화 시스템 고도화
KT AI 태깅 자동화 시스템 고도화
KT AI 태깅 자동화 시스템 고도화
KT AI 태깅 자동화 시스템 고도화
Project Summary
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KT 미디어 - AI 기반 영화 관련 추천 태그 자동 추출 및 생성
KT 미디어 - AI 기반 영화 관련 추천 태그 자동 추출 및 생성
KT 미디어 - AI 기반 영화 관련 추천 태그 자동 추출 및 생성
KT 미디어 - AI 기반 영화 관련 추천 태그 자동 추출 및 생성
약 15개 이상의 채널에서 영화 관련 자연어 대용량 원문 컨텐츠 수립, 분석
약 15개 이상의 채널에서 영화 관련 자연어 대용량 원문 컨텐츠 수립, 분석
약 15개 이상의 채널에서 영화 관련 자연어 대용량 원문 컨텐츠 수립, 분석
약 15개 이상의 채널에서 영화 관련 자연어 대용량 원문 컨텐츠 수립, 분석
BERT 기반 키워드 임베딩 및 키워드 추출, 유사도 계산
BERT 기반 키워드 임베딩 및 키워드 추출, 유사도 계산
BERT 기반 키워드 임베딩 및 키워드 추출, 유사도 계산
BERT 기반 키워드 임베딩 및 키워드 추출, 유사도 계산
메타 키워드(vibe), 서브 장르(sub-genre) 자동 추출을 위한 학습 모델
메타 키워드(vibe), 서브 장르(sub-genre) 자동 추출을 위한 학습 모델
메타 키워드(vibe), 서브 장르(sub-genre) 자동 추출을 위한 학습 모델
메타 키워드(vibe), 서브 장르(sub-genre) 자동 추출을 위한 학습 모델
Expected Effect
Expected Effect
Expected Effect
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기존 자연어처리 AI 를 활용한 태그 추출 모델은 문서의 깊은 의미와 맥락, 사회적인 언어, 신조어 등을 고려하지 못함
기존 자연어처리 AI 를 활용한 태그 추출 모델은 문서의 깊은 의미와 맥락, 사회적인 언어, 신조어 등을 고려하지 못함
1차 국어독해트레이닝 프로젝트를 성공한 후 좋은 평가를 바탕으로 생성 AI를 활용한 문제 출제 자동화 R&D 과제를 진행 (15 규모 )
기존 자연어처리 AI 를 활용한 태그 추출 모델은 문서의 깊은 의미와 맥락, 사회적인 언어, 신조어 등을 고려하지 못함
다양한 웹사이트에서 수집된 수백만의 문서를 분석하여 영화마다 숨은 의미, 깊은 맥락을 고려한 키워드를 추출
다양한 웹사이트에서 수집된 수백만의 문서를 분석하여 영화마다 숨은 의미, 깊은 맥락을 고려한 키워드를 추출
새로운 프로그램 기획할 때 편성 시간대를 고려하여 방송 프로그램의 특성과 내용을 고려할 수 있음
다양한 웹사이트에서 수집된 수백만의 문서를 분석하여 영화마다 숨은 의미, 깊은 맥락을 고려한 키워드를 추출
Semi-supervised 학습 방법을 활용하여 컨텐츠 분류체계를 자동으로 인식하고 확장해나감으로써 새로운 키워드, 신조어, 새로운 장르를 자동으로 발견하고 분류
Semi-supervised 학습 방법을 활용하여 컨텐츠 분류체계를 자동으로 인식하고 확장해나감으로써 새로운 키워드, 신조어, 새로운 장르를 자동으로 발견하고 분류
Semi-supervised 학습 방법을 활용하여 컨텐츠 분류체계를 자동으로 인식하고 확장해나감으로써 새로운 키워드, 신조어, 새로운 장르를 자동으로 발견하고 분류
Semi-supervised 학습 방법을 활용하여 컨텐츠 분류체계를 자동으로 인식하고 확장해나감으로써 새로운 키워드, 신조어, 새로운 장르를 자동으로 발견하고 분류
