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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이창기 (강원대학교) 임수종 (ETRI) 김현기 (ETRI)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.42 No.2
발행연도
2015.2
수록면
220 - 226 (7page)

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의미역 결정은 자연어 문장의 서술어와 그 서술어에 속하는 논항들 사이의 의미관계를 결정하는 문제이다. 일반적으로 의미역 결정을 위해서는 서술어 인식(Predicate Identification, PI), 서술어 분류(Predicate Classification, PC), 논항 인식(Argument Identification, AI) 논항 분류(Argument Classification, AC) 단계가 수행된다. 본 논문에서는 한국어 의미역 결정 문제를 위해 Korean Propbank를 의미역 결정 학습 말뭉치로 사용하고, 의미역 결정 문제를 Sequence Labeling 문제로 바꾸어 이 문제에서 좋은 성능을 보이는 Structural SVM을 이용하였다. 실험결과 서술어 인식/분류(Predicate Identification and Classification, PIC)에서는 97.13%(F1)의 성능을 보였고, 논항 인식/분류(Argument Identification and Classification, AIC)에서는 76.96%(F1)의 성능을 보였다.
#의미역 결정 #Korean Propbank #Sequence labeling 문제 #Structural SVM #semantic role labeling #sequence labeling problem

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 기존연구
3. Korean Propbank 변환
4. Structural SVM을 이용한 한국어 의미역 결정
5. 실험
6. 결론
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - 김병수 / 2007 / 비지도 학습을 기반으로 한 한국어 부사격의 의미역 결정 / 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 34 (2) : 112 ~ 122 dbpia 2. [인터넷자원] - Martha Palmer / / Korean Propbank google schola 3. [학술지(정기간행물)] - 정현기 / 2011 / 확장된 격틀 사전을 이용한 한국어 부사격 논항의 의미 역 결정 / 한국정보기술학회논문지 9 (10) : 167 ~ 176 dbpia 4. [학술지(정기간행물)] - Thorsten Joachims / 2009 / Cutting-Plane Training of Structural SVMs / Machine Learning 77 (1) google schola 5. [학술대회논문] - Changki Lee / 2011 / Named Entity Recognition using a modified Pegasos algorithm / CIKM2011 google schola

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