공지사항

2021 국립국어원 인공 지능 언어 능력 평가 안내

김희영   2021-10-21 22:18   138


문화체육관광부와 국립국어원이 주최하는 "2021 국립국어원 인공 지능 언어 능력 평가" 안내드립니다.

<대회 개요>

문화체육관광부와 국립국어원이 9월 1일(수)부터 두 달간 ‘2021 국립국어원 인공 지능 언어 능력 평가’ 대회를 개최합니다. 

 

올해 대회는 작년까지 진행했던 ‘국어 정보 처리 시스템 경진 대회’와 달리 글루(GLUE), 슈퍼글루(SuperGLUE) 등 해외 인공 지능 언어 이해 능력 평가 과제를 참고합니다. 

이번 대회에서는 참가자가 개발한 인공 지능 프로그램으로 모두 4개의 과제를 해결해야 합니다. 참가자는 주어진 문제에 대한 답안을 시스템에 제출하고, 채점 결과는 순위표(리더 보드)에 게시됩니다. 

 

<대상 과제>

-문장 문법성 판단, 동형이의어 구별, 인과 관계 추론, 판정 의문문(총 4개 과제 모두 해결)

(GLUE의 CoLA, SuperGLUE의 WiC, COPA, BoolQ 과제 참조)

 

<참가 자격>

-국어 정보처리 또는 국어 인공 지능 관련 개인, 단체

※중복 제출 가능하나, 중복 수상은 할 수 없습니다.

 

<주요 일정>

9/1(수): 과제 데이터 세트(Train, Dev, Test) 공개

9/15(수) ~ 11/1(월): 대회 신청서 접수 및 테스트 세트 예측 결과 제출, 리더 보드 게시

11월 초: 리더 보드 상위구너 출품작 비공개 데이터 세트를 이용한 모델 검증(2차 심사)

11/19(금): 시상식

 

<제출 방법>

-국립국어원 모두의 말뭉치(http://corpus.korean.go.kr) 에서 제출

 

<시상 내용>

대상: 문화체육관광부 장관상 및 상품 - 1팀

금상: 국립국어원장상 및 상품 - 1팀

은상: 국립국어원장상 및 상품 - 2팀

동상: 국립국어원장상 및 상품 - 3팀

특별상: 단체상장 및 상품 - 미정

 

*수상자 특전

-2022년 SKT AI Fellowship 지원 시 서류 전형 면제

-관련 업체 지원 시 초기 전형 면제 또는 외부 수상 경력으로 우대(네이버 등)

 

<문의>

-2021 국립국어원 인공 지능 언어 능력 평가 사무국(연락처: ai.contest.2021@gmail.com)

-대회 관련 자세한 내용은 국립국어원 모두의 말뭉치(http://corpus.korean.go.kr)에서 확인하실 수 있습니다. 

 


[실험음성학연구회] 동계워크숍 사전신청 안내

안녕하세요, 실험음성학회 회장 손가연, 총무 이용철입니다.

실험음성학연구회에서 2021 동계 워크숍이 다음과 같이 열릴 예정이오니 

많은 관심을 부탁드립니다. 이번 워크숍에서는 조성혜 박사님과 Python을 이용한 음성자료분석 튜토리얼을 진행합니다. 워크숍 참가하실 분들은 기한안에 아래 링크로 참가신청서 작성 후 참가비 1만원 입금을 부탁드리겠습니다. 

 

실험음성학회 2021 동계 워크숍 사전등록 안내 (마감: 12월 10일) 

 

일시: 12월 18일 토요일 9:30-11:00 (1부) 11:30-1:00 (2부) 

장소: 온라인 zoom 

주제: Calculating similarities between time-series signals using a dynamic time warping algorithm

특강자: 조성혜 박사님 (Univ. of Pennsylvania)

참가신청서: https://forms.gle/yJU6w4cYVCLh7TCy9

참가비: 1만원 (농협 173607-52-148624, 이용철) 

 

이번 워크숍을 진행해주실 조성혜 박사님은 현재 미국의 University of Pennsylvania의 Linguistic Data Consortium (LDC) 에 재직중이시며, Univ. of Pennsylvania에서 음성학으로 박사학위를 받으셨습니다. 다음은 이번 특강 주제에 대한 간략한 설명입니다. 

 

Calculating similarities between time-series signals using a dynamic time warping algorithm Dynamic time warping (DTW) is used to compare two or more time-series signals with different length in an effective way. This workshop will cover how to use the DTW algorithm to calculate how similar two time-series signals, such as pitch contours of two different words, are using Python. The first session of this workshop will introduce how DTW works and why people use it. Participants will be able to learn how to implement DTW in person in the second session of this workshop.

 

12월 10일 금요일까지 워크숍 등록을 받고 있으니, 많은 관심 부탁드리겠습니다.

 

회장 손가연, 총무 이용철 올림

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