2018년 컴퓨터종합학술대회
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| 한글제목(Korean Title) |
멀티모달 이종 빅데이터 통합 임베딩을 위한 Quintet Networks |
| 영문제목(English Title) |
Quintet Networks for Intergrated Embedding of Multi-Modal Heterogeneous Big Data |
| 저자(Author) |
서상현
기효진
전용진
박현민
마고트라
김준태
Sanghyun Seo
Hyojin Ki
Yongjin Jeon
Hyunmin Park
Arjun Magotra
Juntae Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 45 NO. 01 PP. 0844 ~ 0846 (2018. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
이종 빅데이터 통합 임베딩은 도메인이나 분포가 서로 다른 데이터를 특정 차원의 벡터공간으로 사상하는 것을 의미한다. 본 논문은 이미지와 텍스트를 임베딩 하는 과정에서 텍스트의 계층적 구조를 활용하고 표현할 수 있는 Quintet Networks를 제안한다. Quintet Networks는 하나의 이미지 신경망과 특성이 다른 네 가지 텍스트의 임베딩을 위한 텍스트 신경망으로 구성된다. Quintet Networks는 이미지를 기준으로 클래스에 해당하는 텍스트 데이터는 양성 페어로, 그 이외의 임의의 텍스트는 음성 페어로 구축하여 양성 페어와의 거리는 줄어들고 음성 페어와의 거리는 증가하도록 학습하여 이미지와 텍스트 간의 이종 데이터 임베딩을 수행한다. 실험 결과, Quintet Networks를 이용하여 각 데이터 간의 페어 정보를 바탕으로 상대적인 거리의 격차가 유지되도록 임베딩 됨을 확인할 수 있었으며, 이종 데이터 임베딩 과정에서 소량의 텍스트 데이터만 이용했음에도 불구하고 단어 간의 의미정보 및 계층정보를 표현할 수 있음을 보였다.
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영문내용
(English Abstract) |
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