메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박경미 (숭실대학교) 황규백 (숭실대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제17권 제4호
발행연도
2011.4
수록면
205 - 213 (9page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
바이오 분야에는 개체 간의 관계에 대한 정보를 얻을 수 있는 방대한 양의 연구 문헌들이 데이터베이스 형태로 저장되어 있다. 그러나, 컴퓨터에 의한 연구 문헌들에 대한 접근에 많은 문제를 겪고 있기 때문에 이처럼 방대한 자료에서 원하는 정보를 효율적으로 찾는 것은 어려운 일이다. 본 논문은 바이오 텍스트로부터 생의학 상호 작용 정보를 자동으로 추출하는 방법을 제안하고 이를 구현한 결과를 제시한다. 제안된 방법은 최대 엔트로피 모형을 사용하여 단백질, 유전자와 같은 바이오 개체명을 인식하고, 그 다음 단계에서 확인된 개체명들 중 INTERACTION 또는 NO-INTERACTION 클래스를 적용하여 상호 작용이 존재하는 개체쌍을 추출한다. 이때 품사 부착, 기본구 인식, 구문 분석, 술어-논항 인식과 같은 자연언어 분석 결과로부터 유용한 정보를 추출하여 사용한다. 특히, 심층 자연언어 분석을 통해 개체명을 논항으로 갖는 동사가 ‘촉진하다(activate)’, ‘억제하다(inhibit)’, ‘감소시키다(diminish)’처럼 상호 작용을 표현하는 동사인지 확인하는 것은 유용하다. 실제 바이오 관련 문헌에 대한 실험을 통해, 자연언어 분석이 바이오 텍스트 마이닝에 기여하는 정도를 보인다. 제안하는 방법은 철자적 특성, 개체명을 구성하는 단어들, 개체명 주변의 문맥 등의 어휘 정보를 사용하는 베이스라인 시스템보다 F1 척도 기준 약 1.4%의 성능 향상을 보이는데, 이는 자연언어 분석을 통해 개체명 주변의 외부 문맥을 효과적으로 사용한 것에 기인한다. 또한, 제안하는 학습 기반 방법이 관계 추출에서 공기 기반 방법과 규칙 기반 방법보다 우수한 성능을 낼 수 있음을 보인다.
#바이오 텍스트 마이닝 #개체명 인식 #관계 추출 #자연언어처리 #품사 부착 #기본구 인식 #구문 분석 #술어-논항 인식 #Bio-text mining #named-entity recognition #relation extraction #natural language processing #POS tagging #base phrase recognition #parsing #predicate-argument recognition

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 자연언어 분석 기반의 텍스트 마이닝
4. 실험
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
M. Belkin / 2004 / Semi-Supervised Learning on Riemannian Manifolds / Machine Learning 56:209~239 google schola I. T. Jolliffe / 2002 / Principle Component Analysis (2nd edition) / Springer- Verlag google schola X. He / 2003 / Locality preserving projections / Advances in Neural Information Processing Systems :585~591 google schola J. Yang / 2007 / Globally Maximizing, Locally Minimizing : Unsupervised Discriminant Projection with Applications to Face and Palm Biometrics / IEEE transactions Pattern Analysis and Machine Intelligence 29(4):650~664 google schola R. Duda / 2001 / Pattern Classification / Wiley-interscience google schola

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

[기술해설]자연어처리 연구동향 : 통계 기반의 자연어 처리
임해창 ,  임희석 ,  윤보현 정보과학회지 1994 .10
텍스트 마이닝을 활용한 신문사에 따른 내용 및 논조 차이점 분석
감미아 ,  송민 지능정보연구 2012 .09
텍스트마이닝 기법을 이용한 U-City와 Smart City의 연구 동향에 대한 분석
임시영 ,  임용민 ,  이재용 대한공간정보학회지 2014 .09
심리학적 감정과 소셜 웹 자료를 이용한 감성의 실증적 분류
장문수 한국지능시스템학회 논문지 2012 .10
웹 컨텐츠의 분류를 위한 텍스트마이닝과 데이터마이닝의 통합 방법 연구
최윤정 ,  박승수 인지과학 2002 .09

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2012-569-004457264