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신성호 (한국과학기술정보연구원) 최윤수 (한국과학기술정보연구원) 송사광 (한국과학기술정보연구원) 최성필 (한국과학기술정보연구원) 정한민 (과학기술연합대학원대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제12권 제7호
발행연도
2012.7
수록면
463 - 472 (10page)

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지난 10년간 인터넷과 컴퓨팅 기술의 발전, 모바일 기기와 센서들의 진화, 페이스북이나 트위터와 같은 소셜 네트워크의 출현 등으로 정보량은 급속도로 늘어나고 있다. 대용량의 데이터와 이로 인해 파생되는 방대한 정보는 그것을 얻고자 하는 사람들에게 한계를 느끼게 한다. 따라서 방대한 정보 속에서 의미있는 지식을 추출하기 위한 시스템 기반의 연구가 활발히 시도되고 있다. 이로 인해 지식 추출 시스템의 중요성이 날로 강조되고 있지만, 정확성과 효율성 측면에서 여전히 많은 과제가 있다. 지식 추출 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 시스템을 평가하기 위한 테스트 컬렉션이 중요하다.
본 논문에서는 기술 지식의 자동 추출을 위해 개발된 시스템을 평가하기 위한 테스트 컬렉션을 소개한다. KEEC/KREC(KISTI Entity Extraction Collection/KISTI Relation Extraction Collection)라 명명된 테스트 컬렉션에 대한 구축 절차 및 기준과 구축된 테스트 컬렉션의 특징을 제시한다. 특히 테스트 컬렉션의 주요한 평가 기준이 되는 정확도를 높이기 위해 태깅 지원 도구를 활용한 전문가 태깅 방식을 사용하는 것이 주요 특징이다. 태깅 지원 도구를 활용한 전문가 태깅은 시스템에 의한 자동 태깅 도구들 또는 사람이 태깅을 하되, 지원 도구 없이 태깅하는 방법보다 태깅의 정확도를 높여준다. 구축된 KEEC/KREC은 실제로 과학기술 문헌에 존재하는 PLOT(Person, Location, Organization, Technology) 간 연관관계 추출 성능 평가를 위해서 사용되었고, 의미있는 연구결과를 도출하는데 기여하였다.
#기술 지식 #테스트 컬렉션 #개체 추출 #관계 추출 #Technological Knowledge #Test Collection #Named Entity Extraction #Relation Extraction

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 테스트 컬렉션 구축
Ⅳ. 테스트 컬렉션 활용
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (10)

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1. [인터넷자원] - / / http://ko.wikipedia.org google schola 2. [단행본] - 한국과학기술단체총연합회 / 2012 / 새로운 연구․비즈니스 분야로 등장하는 지식기술, In The Science &Technology google schola 3. [보고서] - R. Grishman / 1997 / Information extraction: Techniques and challenges. In Information Extraction: A Multidisciplinary Approach to an Emerging Information Technology : 10 ~ 17 google schola 4. [기타자료] - E. Agichtein / 2005 / Scaling Information Extraction to Large Document Collections / IEEE google schola 5. [학술대회논문] - D. Bikel / 1997 / Nymble:A High-Performance Learning Name-Finer / In proceedings of 5th Conference on Applied Natural Language Processing : 194 ~ google schola

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