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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.3
- 발행연도
- 2017.3
- 수록면
- 306 - 313 (8page)
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개체명 인식이란 문서 내에서 인명, 기관명, 지명, 시간, 날짜 등 고유한 의미를 가지는 개체명을 추출하여 그 종류를 결정하는 것을 말한다. 최근 개체명 인식 연구에서 가장 우수한 성능을 보여주고 있는 모델은 Bidirectional LSTM CRFs 모델이다. 이러한 LSTM 기반의 딥 러닝 모델은 입력이 되는 단어 표상에 의존적이다. 따라서 입력이 되는 단어를 잘 표현하기 위하여 단어 표상을 확장하는 방법에 대한 연구가 많이 진행되어지고 있다. 본 논문에서는 한국어 개체명 인식을 위하여 Bidirectional LSTM CRFs모델을 사용하고, 그 입력으로 사용되는 단어 표상을 확장하기 위해 사전 학습된 단어 임베딩 벡터, 품사 임베딩 벡터, 음절 기반에서 확장된 단어 임베딩 벡터, 그리고 개체명 사전 자질 벡터를 사용한다. 최종 단어 표상 확장 결과 사전 학습된 단어 임베딩 벡터만 사용한 것 보다 8.05%p의 성능 향상을 보였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험
5. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
Changki Lee, Junseok Kim, Jeonghee Kim, Hyunki Kim, Named Entity Recognition using Deep Learning, Korean Institute of Information Scientists and Engineers(KIISE), No. 12, pp. 423-425, 2014.
Changki Lee, Named Entity Recognition using Long Short-Term Memory Based Recurrent Neural Network, Korean Institute of Information Scientists and Engineers(KIISE), No. 6, pp. 645-647, 2015.
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Seung-Hoon Na, Minwoo Min, Character-Based LSTM CRFs for Named Entity Recognition, Korea Computer Congress (KCC), 2016.
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