A.I. PLUS LANGUAGE

A.I.를 통해 축적된 텍스트 데이터를 분석하고 그 의미를 자동으로 인식하고, 적재적소에 추천함으로써 비즈니스의 비효율을 제거합니다.

A.I.+Language Target Area 적용예시
Similarity Detection/Anomaly Detection/Meterial Prediction기술 - Samsung Welstory Meterial Prediction
Conversational Agent기술 - TeamUP Chatbots

A.I. PLUS|Language 01

Sequence Embedding

형태소 분석 등 전통적인 자연어 처리 기술과는 달리 미리 구축한 어휘 사전이나 규칙 없이도 학습 데이터에서 한글 자모 시퀀스의 패턴을 학습하여 해당 도메인에서 유의미한 언어적 자질을 추출할 수 있습니다.

A.I. PLUS|Language 02

Word Embedding

어절 또는 형태소를 분리하여 단어의 문법 관계와 의미 관계를 나타내는 벡터로 표현할 수 있습니다. 줌인터넷의 검색 엔진으로 확보한 자연어 처리 기술과 대량의 텍스트 데이터를 바탕으로 매우 정확한 벡터 임베딩이 가능합니다.

A.I. PLUS|Language 03

Free-form Sentence Embedding

일반 사용자가 인터넷이나 문자 메시지를 통해 입력한 텍스트는 비정형적이고 비문법적이며 오타도 흔하게 등장합니다. 이런 자유 형태의 문장을 각 도메인에 적합한 의미 공간에서 벡터로 표현하여 유사도를 계산할 수 있습니다.

A.I. PLUS|Language 04

One-shot Learning

딥러닝은 원래 각 분류 별로 많은 학습 샘플을 필요로 하지만 아직 학습 데이터를 충분히 모으지 못한 분류에 대해서는 단 하나의 샘플로도 해당 샘플과 같은 분류일 가능성을 계산해줄 수 있습니다.

A.I. PLUS|Language 05

Semantic Analysis

고객의 요청이나 문서의 텍스트가 무엇을 의미하고 있는지 분석하여 그 의도를 분류하거나 의미있는 개체를 식별합니다.

A.I. PLUS|Language 06

Sentence Generation

전달하고자 하는 정보들을 실제 사람과 대화 가능한 문장으로 생성하여 제공합니다.

A.I. PLUS|Language 07

Question Answering

사람의 질의나 요청을 A.I.가 이해하고 답변을 생성하여 전달하는 질의응답 및 대화형 시스템을 구축합니다.

A.I. PLUS|Language 08

Similarity Detection

분류 기법을 적용해 주어진 텍스트와 유사한 텍스트를 찾아낼 수 있습니다. 이때 해당 도메인에 대해 학습한 특징에 비추어 확률적으로 얼마나 유사도가 높은지 계산할 수 있습니다.

A.I. PLUS|Language 09

Anomaly Detection

확률적으로 해당 도메인에서 학습한 일반적인 패턴을 벗어난 문장, 또는 문맥에 어울리지 않는 문장을 찾아낼 수 있습니다.

A.I. PLUS|Language 10

Material Prediction

고객사가 비정형 자연어로 필요한 자재의 견적을 의뢰하면, 과거의 주문 이력을 바탕으로 공급 자재 DB 내의 가장 적절한 품목을 자동으로 추천합니다.

A.I. PLUS|Language 11

Conversational Agent

이스트소프트가 만든 엔터프라이즈 소셜 메신저 팀업과 연동하여 기업 내 커뮤니케이션을 효과적으로 관리하고 업무 프로세스를 개선하는 대화형 챗봇 에이전트를 구현합니다.