AI-BASED
EDUCATION
PLATFORM
WHY
1:1 개인맞춤 영어교육 플랫폼, LXPER
- 학생들의수준은 모두 다르며 영포자는 없어야 합니다.
- 선생님들의1:1 관리를 효율적으로 할 수 있어야 합니다.
- 학부모님들도자녀의 학습진행 상황을 파악할 수 있어야 합니다.
- AI를 기반으로 하는 맞춤형 학습 콘텐츠가 필요합니다.
- AI를 기반으로 하는 첨단 교육 플랫폼이 필요합니다.
- AI를 기반으로 하는 디지털 교육혁신이 필요합니다.
HOW
우리는
인공지능 자연어처리 기술을 연구해
초개인화 영어교육 서비스를 만듭니다
7개 트랜스포머 모델 비교 실험으로 담화 관계 분류 최고 성능(0.671 ACC) 달성
문장 수준 사전학습(NSP/SBO/SOP)보다 MLM+전체 어텐션 방식이 암묵적 담화 관계 분류에 더 효과적임을 PDTB-3 데이터셋으로 실증
A Side-by-side Comparison of Transformers for Implicit Discourse Relation ClassificationCODI 2023 (Workshop on Computational Approaches to Discourse)220개 이상의 언어학적 피처를 체계화한 오픈소스 NLP 도구 LFTK 개발
기존 문헌 기반 수공예 피처를 카테고리화하고, 다국어 지원 및 태스크별 상관관계 분석을 통해 교육용 NLP 연구 기반 구축
LFTK: Handcrafted Features in Computational LinguisticsBEA 2023 (Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications)프롬프트 학습으로 영문 난이도 평가의 크로스 도메인 일반화 달성
seq2seq 모델(T5/BART)에 9가지 프롬프트 형식을 적용해 Newsela 99.6%, OneStopEnglish 98.7% 쌍대 분류 정확도 기록
Prompt-based Learning for Text Readability AssessmentEACL 2023 (Findings of ACL)영문 난이도 평가 분야에서 세계 최초로 99%의 정확도 달성
최신 딥러닝 기술과 전통적인 255가지의 언어학적 요소를 결합하는 하이브리드 모델(RoBERTa-RF-T1) 개발
Pushing on Text Readability Assessment: A Transformer Meets Handcrafted Linguistic FeaturesEMNLP 2021 (Main Conference)어휘 난이도, 언어 심리, 문장 구조, 개체 밀도 등 35가지 언어학적 요소를 평가
영어를 외국어로 학습하는 학생를 위해 자체 개발한 '지문 난이도 측정 모델'로 맞춤 지문을 제공
LXPER Index 2.0: Improving Text Readability Assessment for L2 English Learners in South KoreaAACL (Workshop - Proceedings of the 6th Workshop on Natural Language Processing Techniques for Educational Applications)3,000가지의 출제 영어 지문과 60,000개의 영단어 난이도를 분석
고급 의미론를 컴퓨터적으로 계산하는 방법을 고안하고 언어학적 요소들을 분석하고 수치로 표현
LXPER Index: A Curriculum-specific Text Readability Assessment Model for EFL Students in KoreaIJCNLP (Volume 11 Issue 8, 2020)
- 유효 단어를 분류하는 장치 및 방법 (10-1414268)자체 개발한 유효 단어 분류 방법으로 서로 연관된 유효 단어를 그룹으로 제공하는 등 이용자 편의성을 도모
- 영어 학습 서비스를 제공하는 서버, 방법 및 컴퓨터 프로그램 (10-2050266)어휘, 문법, 가독성에 기초하여 영어 데이터 난이도를 분석하여 학습자 수준에 맞는 영어 학습 서비스를 제공
- 외국어 문장 빈칸 추론 문제 자동 생성 방법 및 시스템 (10-2189894)빈칸 앞뒤 문맥을 고려한 여러 오답 선지 자동 생성, 문법적으로 맞지만 문맥적으로 맞지 않는 오답 선지 자동 생성
- 지문의 난이도 조정을 통하며 교육용 외국어 지문을 생성하는 방법 (10-2251554)교육용 외국어 지문 외 수능, 토익 등 각종 시험용 지문을 다양한 난이도로 지문과 문제를 생성하는 방법 제시
- 딥러닝 기반의 어휘 문제 자동 생성 방법 (10-2318072)자동 생성된 문제를 기반으로 학생은 반복하여 학습, 교수자들은 생성 비용과 시간을 절감
- 외국어 문장 빈칸 추론 문제 자동 생성 방법 및 시스템 (10-2365304)사용자가 지정한 빈칸 범위와 오답 선지 설정정보를 기반으로 AI 문장 생성 알고리즘이 외국어 빈칸 추론 문제를 자동 생성
- 신경망 모델과 비 신경망 모델을 이용한 자연어 처리 방법 및 자연어 처리 장치 (10-2384694)LDA로 고급 의미론 특징을 추출하고 신경망과 비신경망(SVM, 나이브 베이즈, 랜덤 포레스트) 모델을 결합한 하이브리드 방식으로 자연어 처리 성능 향상
- 확장 및 필터 작업으로 향상된 다양한 빈칸 추론 문제 자동생성 방법 및 시스템 (10-2460689)학습 모델로 빈칸 범위의 확률 분포를 생성한 뒤 확장-필터 방식으로 가공해 한 문장에서 다양한 유형의 빈칸 추론 문제를 자동 생성
- LDA 토픽 모델링 기법을 이용한 텍스트 분석 방법 및 이를 수행하는 텍스트 분석 장치 (10-2594734)LDA 모델로 텍스트의 의미량(richness)·명확도(clarity)·노이즈(noise)를 분석하여 의미 인식율과 구조 인식율을 자동 산출
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