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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이동엽 (고려대학교 컴퓨터학과) 임희석 (고려대학교 컴퓨터학과)
저널정보
한국어정보학회 한국어정보학회 학술대회 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
발행연도
2017.1
수록면
327 - 329 (3page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

Bi-directional LSTM-CNN-CRF를 이용한 한국어 개체명 인식 시스템
이동엽 ,  임희석 한국어정보학회 학술대회 2017.01 학술대회자료
자질 보강과 양방향 LSTM-CNN-CRF 기반의 한국어 개체명 인식 모델
이동엽 ,  유원희 ,  임희석 한국융합학회논문지 2017.01 학술저널

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개체명 인식(Named Entity Recognition) 시스템은 문서에서 인명(PS), 지명(LC), 단체명(OG)과 같은 개체명을 가지는 단어나 어구를 해당 개체명으로 인식하는 시스템이다. 개체명 인식 시스템을 개발하기 위해 딥러닝 기반의 워드 임베딩(word embedding) 자질과 문장의 형태적 특징 및 기구축 사전(lexicon) 기반의 자질 구성 방법을 제안하고, bi-directional LSTM, CNN, CRF과 같은 모델을 이용하여 구성된 자질을 학습하는 방법을 제안한다. 실험 데이터는 2017 국어 정보시스템 경진대회에서 제공한 2016klpNER 데이터를 이용하였다. 실험은 전체 4258 문장 중 학습 데이터 3406 문장, 검증 데이터 426 문장, 테스트 데이터 426 문장으로 데이터를 나누어 실험을 진행하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안하는 모델은 BIO 태깅 방식의 개체 청크 단위 성능 평가 결과 98.9%의 테스트 정확도(test accuracy)와 89.4%의 f1-score를 나타냈다.

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