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개체명 인식(Named Entity Recognition)시스템은 문서로부터 고유한 의미를 가질 수 있는 인명(PS), 지명(LC), 기관명(OG) 등의 개체명을 추출하고 추출된 개체명의 범주를 결정하는 시스템이다. 최근 딥러닝 방식을 이용한 개체명 인식 연구에서 입력 데이터의 앞, 뒤 방향을 고려한 LSTM 기반의 Bi-LSTM 모델로부터 출력 데이터 간의 전이 확률을 이용한 CRF를 결합한 방식의 Bi-LSTM-CRF가 우수한 성능을 보이고, 문자 및 단어 단위의 효율적인 임베딩 벡터생성에 관한 연구와 CNN, LSTM을 활용한 모델에서도 좋은 성능을 보여주고 있다. 본 연구에서는 한국어 개체명 인식시스템 성능 향상을 위해 자질을 보강한 Bi-LSTM-CNN-CRF 모델에 관해 기술하고 전통문화 말뭉치구축 방식에 대해 제안한다. 그리고 구축한 말뭉치를 한국어 개체명 인식 성능 향상을 위한 자질 보강 모델 Bi-LSTM-CNN-CRF로 학습한 결과에 대해 제안한다.
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참고문헌 (15)
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Lample, G. / 2016 / Neural architectures for named entity recognition / arXiv preprint arXiv:1603.01360
Ma, X. / 2016 / End-to-end sequence labeling via bi-directional lstm-cnns- crf / arXiv preprint arXiv:1603.01354
Ling, W. / 2015 / Character-based neural machine trans- lation / arXiv preprint arXiv:1511.04586
Chiu, J. P. / 2015 / Named entity recognition with bidirectional LSTM-CNNs / arXiv preprint arXiv:1511.08308
Nadeau D. / 2006 / Unsupervised named-entity recognition: Generating gazetteers and resolving ambiguity / Conference of the Canadian Society for Computational Studies of Intelligence :266~277
Ma, X. / 2016 / End-to-end sequence labeling via bi-directional lstm-cnns- crf / arXiv preprint arXiv:1603.01354
Ling, W. / 2015 / Character-based neural machine trans- lation / arXiv preprint arXiv:1511.04586
Chiu, J. P. / 2015 / Named entity recognition with bidirectional LSTM-CNNs / arXiv preprint arXiv:1511.08308
Nadeau D. / 2006 / Unsupervised named-entity recognition: Generating gazetteers and resolving ambiguity / Conference of the Canadian Society for Computational Studies of Intelligence :266~277
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