Style Transfer in Korean Text using Auto-encoder and Adversarial Networks

오토인코더와 적대 네트워크를 활용한 한국어 문체 변환

  • Yang, Kisu (Department of Computer Science and Engineering, College of Infomatics, Korea University) ;
  • Lee, Dongyub (Department of Computer Science and Engineering, College of Infomatics, Korea University) ;
  • Lee, Chanhee (Department of Computer Science and Engineering, College of Infomatics, Korea University) ;
  • Lim, Heuiseok (Department of Computer Science and Engineering, College of Infomatics, Korea University)
  • 양기수 (고려대학교 정보대학 컴퓨터학과) ;
  • 이동엽 (고려대학교 정보대학 컴퓨터학과) ;
  • 이찬희 (고려대학교 정보대학 컴퓨터학과) ;
  • 임희석 (고려대학교 정보대학 컴퓨터학과)
  • Published : 2018.10.12

Abstract

인공지능 산업이 발달함에 따라 사용자의 특성에 맞게 상호작용하는 기술에 대한 수요도 증가하고 있다. 하지만 텍스트 스타일 변환의 경우 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있는 기술임에도 불구하고, 학습에 필요한 병렬 데이터가 부족하여 모델링과 성능 개선에 어려움을 겪고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 비 병렬 데이터만으로 텍스트 스타일 변환이 가능한 선행 모델[1]을 기반으로, 한국어에 적합한 문장 표현 방식 및 성능 개선을 위한 임의 도메인 예측 기법이 적용된 모델을 제안한다.

Acknowledgement

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