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개체명 인식은 미리 정의된 개체 범주로 텍스트의 요소를 분류하는 과정을 의미하며 최근 주목 받고 있는 음성 비서 서비스 등 다양한 응용 분야에 널리 활용되고 있다. 본 논문에서는 지식베이스를 사용하여 개체명 인식 코퍼스를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 지식베이스의 종류에 따라 두 가지 방법을 적용하며 그 중 첫 번째 방법은 위키피디아를 기반으로 위키피디아 본문의 문장에 개체명 표지를 부착하여 학습 코퍼스를 생성하는 방법이다. 두 번째 방법은 인터넷으로부터 다양한 형태의 문장을 수집하고 다양한 개체들 간의 관계를 데이터베이스에 보유 중인 프리베이스를 이용하여 개체명 표지를 부착하는 방법으로 학습 코퍼스를 생성한다. 자동 생성된 학습 코퍼스의 질과 본 논문에서 제안하는 학습 코퍼스 자동 생성 기법을 평가하기 위해 두 가지로 실험했다. 첫 번째, 다른 형태의 지식베이스인 위키피디아와 프리베이스(Freebase)를 기반으로 생성된 학습 코퍼스의 표지 부착 성능을 수동으로 측정하여 코퍼스의 질을 평가하였다. 두 번째, 각 코퍼스로 학습된 개체명 인식 모델의 성능을 통해 제안하는 학습 코퍼스 자동 생성 기법의 실용성을 평가하였다. 실험을 통해 본 방법이 타당함을 증명하였으며 특히 실제 응용에서 많이 사용되는 웹 데이터 환경에서 의미 있는 성능 향상을 보여주었다.
목차
서론
관련 연구
학습 코퍼스 자동 생성 기법
CRFs를 이용한 개체명 인식
실험 및 평가
결론
참고문헌
Abstract
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
심광섭 (2011). CRF를 이용한 한국어 자동 띄어쓰기. 인지과학, 22(2), 217-233.
Asahara, M., & Matsumoto, Y. (2003). Japanese named entity extraction with redundant morphological analysis. Proceedings of the 2003 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics on Human Language Technology, 8-15.
Bikel, D. M., Miller, S., Schwartz, R., & Weischedel, R. (1997). Nymble: a highperformance learning name-finder. Proceedings of the fifth conference on Applied natural language processing, 194-201.
Blum, A. (2015). Semi-supervised Learning. Springer, 1-7.
Borthwick, A., Sterling, J., Agichtein, E., & Grishman, R. (1998). NYU: Description of the MENE named entity system as used in MUC-7. Proceedings of the 7th Seventh Message Understanding Conference.
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