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대용량 문서에서 정보를 추출하는 작업은 정보검색 분야뿐 아니라 질의응답과 요약 분야에서 매우 유용하다. 정보추출은 비정형 데이터로부터 정형화된 정보를 자동으로 추출하는 작업으로서 개체명 인식, 전문용어 인식, 대용어 참조해소, 관계 추출 작업 등으로 구성된다. 이들 각각의 기술들은 지금까지 독립적으로 연구되어왔기 때문에, 구조적으로 상이한 입출력 방식을 가지며, 하부모듈인 언어처리 엔진들은 특성에 따라 개발 환경이 매우 다양하여 통합 활용이 어렵다. 과학기술문헌의 경우 개체명과 전문용어가 혼재되어 있는 형태로 구성된 문서가 많으므로, 기존의 연구결과를 이용하여 접근한다면 결과물 통합과정의 불편함과 처리속도에 많은 제약이 따른다. 본 연구에서는 과학기술문헌을 분석하여 개체명과 전문용어를 통합 추출할 수 있는 기반 프레임워크를 개발한다. 이를 위하여, 문장자동분리, 품사태깅, 기저구인식 등과 같은 기반 언어 분석 모듈은 물론 이를 활용한 개체명 인식기, 전문용어 인식기를 개발하고 이들을 하나의 플랫폼으로 통합한 과학기술 핵심개체 인식 체계를 제안한다.
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참고문헌 (30)
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국립국어원 / 2007 / 전문용어 연구 / 태학사
김형철 / 2009 / CRF를 이용한 대명사 참조해서 시스템 / 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 발표논문집 21(1):87~91
오종훈 / 2006 / 기계학습에 기반한 생의학분야 전문용어의 자동 인식 / 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 33(8):718~729
이창기 / 2006 / Conditional Random Fields를 이용한 세부 분류 개체 명 인식 / 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표논문집 18:268~272
Ananiadou, S / 2006 / Automatic terminology management in biomedicine / Text Mining for Biology and Biomedicine :67~97
김형철 / 2009 / CRF를 이용한 대명사 참조해서 시스템 / 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 발표논문집 21(1):87~91
오종훈 / 2006 / 기계학습에 기반한 생의학분야 전문용어의 자동 인식 / 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 33(8):718~729
이창기 / 2006 / Conditional Random Fields를 이용한 세부 분류 개체 명 인식 / 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표논문집 18:268~272
Ananiadou, S / 2006 / Automatic terminology management in biomedicine / Text Mining for Biology and Biomedicine :67~97
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