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개체명 인식은 정보 추출의 한 단계로서 정보검색 분야 뿐 아니라 질의응답과 요약 분야에서 매우 유용하게 사용되고 있다. 본 논문에서는 structural Support Vector Machines(structural SVMs) 및 수정된 Pegasos 알고리즘을 이용한 한국어 개체명 인식 시스템에 대하여 기술하고 기존의 Conditional Random Fields(CRFs)를 이용한 시스템과의 성능을 비교한다. 실험결과 structural SVMs과 수정된 Pegasos 알고리즘이 기존의 CRFs 보다 높은 성능을 보였고(신뢰도 99%에서 통계적으로 유의함), structural SVMs과 수정된 Pegasos 알고리즘의 성능은 큰 차이가 없음(통계적으로 유의하지 않음)을 알 수 있었다. 특히 본 논문에서 제안하는 수정된 Pegasos알고리즘을 이용한 경우 CRFs를 이용한 시스템보다 높은 성능(TV 도메인 F1=85.43, 스포츠 도메인 F1=86.79)을 유지하면서 학습 시간은 4%로 줄일 수 있었다.
목차
서론
Structural SVMs 기반 개체명 인식
Pegasos 알고리즘 기반 개체명 인식
실험 및 결과
결론
참고문헌
(Abstract)
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
1. [단행본] - Borthwick, A. / 1998 / NYU: Description of the MENE named entity system as used in MUC-7 / MUC-7
2. [단행본] - Kim Sang, E. F. T. / 2003 / Introduction to the CoNLL-2003 shared task: Language-independent named entity recognition / CoNLL
3. [보고서] - Ratnaparkhi, A / 1997 / "A Simple Introduction to Maximum Entropy Models for Natural Language Processing," University of Pennsylvania Institute for Research in Cognitive Science Technical Report
4. [단행본] - Lafferty, J. / 2001 / Conditional random fields: Probabilistic models for segmenting and labeling sequence data / ICML : 282 ~ 2289
5. [단행본] - A. McCallum / 2003 / Early results for named entity recognition with conditional random fields, feature induction and web-enhanced lexicons / CoNLL
2. [단행본] - Kim Sang, E. F. T. / 2003 / Introduction to the CoNLL-2003 shared task: Language-independent named entity recognition / CoNLL
3. [보고서] - Ratnaparkhi, A / 1997 / "A Simple Introduction to Maximum Entropy Models for Natural Language Processing," University of Pennsylvania Institute for Research in Cognitive Science Technical Report
4. [단행본] - Lafferty, J. / 2001 / Conditional random fields: Probabilistic models for segmenting and labeling sequence data / ICML : 282 ~ 2289
5. [단행본] - A. McCallum / 2003 / Early results for named entity recognition with conditional random fields, feature induction and web-enhanced lexicons / CoNLL
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