한국어 위키백과에서 단답형 정답을 추론하는 데 필요한 질문 초점, 어휘정답 유형, 의미 정답 유형, 질문 토픽, 정답 제약 정보 등을 제공합니다.
자세한 것은 개발 가이드를 참고하세요.
질문분석 API - 개발 가이드

국립국어원에서 발간한 표준국어대사전의 어깨 번호를 따르고 있습니다.
자세한 것은 표준국어대사전을 참고하세요.
국립국어원 표준국어대사전

21세기 세종 계획의 태그셋을 기본으로 사용합니다.
언어 분석 기술 API - 개발가이드 - 의존 구문분석 API 태그셋
세종계획에서 배포한 말뭉치는 구조이지만, ETRI 에서 개발한 구문분석기는 의존문법에 기반한 의존구문분석을 수행합니다.

의존관계 설정 가이드라인은 세종 구문분석 가이드라인을 기반으로 한 TTA 표준 의존 구문분석 가이드라인 (TTAK.KO-10.0853)과 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 논문집의 “의존 구문분석을 위한 한국어 의존관계 가이드라인 및 엑소브레인 언어분석 말뭉치”[1]를 따르고 있습니다.

개체명을 분류하기 위해서 2단계의 계층적 분류체계를 갖고 있으며, 15개의 대분류와 146개의 소분류로 구성되어 있습니다. ETRI에서 정의한 TTA 표준 개체명 태그셋 (TTAK.KO-10.0852)을 사용합니다.
자세한 것은 개발 가이드를 참고하세요.
언어 분석 기술 API - 개발가이드 - 개체명 인식 API 태그셋

국립국어원의 21세기 세종 계획에서 정의한 세종 형태소 태그셋에 기본하여 ETRI 등에서 개정한 TTA 표준 형태소 태그셋 (TTAK.KO-11.0010/R1)을 사용합니다.
자세한 형태소 태그셋의 종류에 대한 설명은 개발가이드를 참고하세요.
언어 분석 기술 API - 개발가이드 - 형태소 분석 API 태그셋

주어진 단락에 대해서 정답의 시작과 끝 위치, 정답 어휘 및 신뢰도 정보 등을 제공합니다.
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기계독해 API - 개발 가이드

트리플 기반의 정보로 부터 정답을 제공하는 방식, 위키백과의 문장/단락 검색으로 부터 정답을 제공하는 방식, 앞의 두가지 방식에 딥러닝 기반의 기계독해 기술을 적용하는 방식의 질의응답 기능을 제공합니다.

정답과 신뢰도, 정답에 대한 근거 문장 정보 등을 제공합니다. 정답을 찾지 못한 경우는 검색 문장 및 단락 정보를 제공합니다. 
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위키백과 QA API - 개발 가이드

현재 아랍어, 베트남어, 태국어 엔진을 확보한 상태이고, 총 14개 언어까지 확장할 예정입니다. 

영어는 북미, 중국어는 북경표준어, 스페인어는 유럽식을 지원합니다. 

현재 주로 여행/일상 분야 대화체 영역으로 되어 있습니다. 
특정 영역이나 방송자막 인식 등 무제한 용으로도 조정이 가능합니다. 

입력 이미지 파일은 BMP, PNG, JPG 포맷의 이미지 파일을 처리할 수 있습니다.

기본적으로 모든 품질의 이미지 처리가 가능하나, 512x512 이하의 저해상도나 1080P (1920x1080) 이상의 고해상도를 갖는 이미지에서는 객체 검출률이 낮아지거나, 처리 시간이 길어질 수 있음을 알려드립니다.

COCO 데이터셋에 정의된 80가지 객체 카테고리를 정확하게 분류 및 검출할 수 있습니다. 
이미지 인식 기술 - 지원하는 객체 카테고리 (총 80개)

이미지 내에 존재하는 모든 객체(80가지 카테고리)를 검출할 수 있습니다.

입력된 이미지로부터 객체를 검출하여 (카테고리, 검출신뢰도, 검출 박스좌표) 등의 정보를 결과로 JSON 포맷의 출력을 제공합니다.

WordPiece 모델은 형태소분석을 수행하지 않는 모델로, 조사/어미와 같은 음절이 선행 음절과 결합되는 경우가 자주 발생합니다.
(예: 구성된다 à 구 + ##성된 + ##다)

예를 들어, WordPiece 모델에서는 “단어는” 과 같은 어절을 “단”과 “어는” 처럼 형태소와 다른 단위로 구분합니다.
따라서, 기계독해 모델의 정답이 “단어”일 경우, “단”과 “어는”이라는 wordpiece를 정답 경계로 인식 후,
조사 “는”을 필터링하는 단계가 필요합니다.

구체적인 후처리 규칙은 사용하시는 기계독해 데이터의 dev 셋에서, 시스템 결과와 정답 결과를 비교하여 보시면 후처리 대상 규칙을 정리하실 수 있습니다.

형태소분석기는 TTA 표준 형태소 태그셋(TTAK.KO-11.0010/R1)에 호환되는 형태소분석기 사용이 필요합니다.

예를 들어, 아래 예제와 같은 경우 TTA 가이드라인에서는 전자를 따르고 있습니다.
1) 사용하다: 사용/NNG + 하/XSV <-> 사용하/VV
2) 산다: 살/VV + ㄴ다/EF <-> 산/VV + 다/EF
3) 연구원: 연구/NNG + 원/XSN <-> 연구원/NNG

TTA 표준 가이드라인과 다른 분석 결과를 사용하면 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

Korean_BERT_Morphology 모델은 아래 예제와 같이, 입력 문장에 대해 형태소 분석한 결과를 입력으로 받습니다.

- 원문: ETRI에서 한국어 BERT 언어 모델을 배포하였다.
- 입력 예제: ETRI/SL 에서/JKB 한국어/NNP BERT/SL 언어/NNG 모델/NNG 을/JKO 배포/NNG 하/XSV 었/EP 다/EF ./SF

001_bert_morp_pytorch 폴더의 src_examples 내용을 참고하시면, OpenAPI를 이용한 형태소분석 및 처리 방법을 확인하실 수 있습니다.

대한민국, 그리스, 남아프리카공화국, 네델란드, 노르웨이, 뉴질랜드, 덴마크, 독일, 러시아, 룩셈부르크, 멕시코, 미국, 벨기에, 스웨덴, 스위스, 스페인, 슬로바키아, 아르헨티나, 아이슬란드, 아일랜드, 오스트리아, 이라크, 이탈리아, 일본, 중국, 체코, 캐나다, 터키, 포르투갈, 폴란드, 프랑스, 핀란드, 필리핀, 헝가리, 호주

장면 분할은 비디오에서 장면이 변화하는 시점을 찾아서 프레임, 해당 시간(초), 그리고 분할 장면 갯수를 출력으로 알려줍니다.

모자, 머리카락, 상의, 드레스, 코트, 바지, 셔츠 총 7개의 속성을 검출하여 나타냅니다.

사람속성 검출기는 각 사람의 위치, 속성 영역, 속성의 색상이 명시된 결과를 보여줍니다. 위치정보와 속성 영역은 좌표값으로 속성의 색상은 RGB값으로 나타내어 집니다.

ETRI AI Open API는 기본적으로 UTF-8 인코딩을 지원합니다.
요청URL에 한글 검색어를 사용하고자 하는 경우에는, 한글 검색어를 UTF-8 방식으로 인코딩해야 합니다.
UTF-8 인코딩 방법은 Open API 를 이용하는 툴이나 언어에서 제공하는 인코딩 방식을 이용하면 됩니다.

ETRI AI Open API 서비스에 관련된 모든 IP 정보는 통보없이 바뀔 수 있으므로 공식 확인해 드릴 수 없는 사항입니다.

Open API가 작동하지 않을 때는 오타로 인해 Open API 호출 URL이 잘못되었거나 필수 요청 변수가 잘못된 경우가 많습니다.
오타가 없는지, 요청 변수가 빠진 게 아닌지 한 번 더 확인해주시고, 그래도 에러라고 생각이 되면 에러 코드 목록을 보시고 그에 맞는 조치를 하시면 되겠습니다.

사전 준비사항 페이지를 참고하여, 사용신청을 하신 후에 발급되는 사용키를 사용하여 개발을 할 수 있습니다.
사전 준비사항