메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤호 (한국해양대학교) 김창현 (한국전자통신연구원) 천민아 (한국해양대학교) 박호민 (한국해양대학교) 남궁영 (한국해양대학교) 최민석 (한국해양대학교) 김재균 (한국해양대학교) 김재훈 (한국해양대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.3
발행연도
2021.3
수록면
293 - 301 (9page)
DOI
10.5626/JOK.2021.48.3.293

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
개체명 인식이란 주어진 문서에서 개체명의 범위를 찾고 개체명을 분류하는 것이다. 많은 개체명은 하나 이상의 단어로 구성되므로 대부분의 개체명 학습말뭉치는 BIO 표기법으로 표현된다. BIO 표기법은 개체명이 시작되는 단어의 표지에 “B-”를 붙이고, 개체명에 포함된 그 외의 단어의 표지에는 “I-”를 붙이며, 개체명과 개체명 사이의 모든 단어의 표지를 “O”로 간주하는 방법이다. 이 방법은 약 90% 이상의 단어가 “O” 표지를 가지므로 “O” 표지에 대한 혼잡도가 높아지는 문제와 불균형학습 문제가 야기된다. 본 논문에서는 BIO 표기법 대신에 BIT 표기법을 제안한다. BIT 표기법이란 BIO 표기법에서 “O” 표지를 “T” 표지로 변환하는 방법이며 본 논문에서 “T” 표지는 품사 표지를 나타낸다. 실험을 통해서 단어 표상의 의미 투영도가 높지 않을 경우, 즉 상대적으로 적은 양의 학습자료로 단어 표상을 학습했을 경우에는 BIT 표기법이 BIO 표기법보다 좋은 성능을 보였다.
#BIT 표기법 #개체명 인식 #Bi-LSTM/CRF #BIO 표기법 #BIT format #named entity recognition #BIO format

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. BIT 표기법을 활용한 개체명 인식
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (28)

참고문헌 신청
K. Lee, J. Lee, M. Choi, and G. Kim, "Study on Named Entity Recognition in Korean Text," Proc. of the 12th Annual Conference on Human and Cognitive Language Technology, pp. 292-299, 2000. (in Korean) google schola J. Kim, H. Kim, and Y, Choi, "Feature Generation of Dictionary for Named-Entity Recognition based on Machine Learning," Journal of Information Management, Vol. 41, No. 2, pp. 31-46, Mar. 2010. (in Korean) google schola C. Lee, Y. Hwang, H. Oh, S. Lim, J. Heo, C. Lee, H. Kim, J. Wang, and M. Jang, "Fine-Grained Named Entity Recognition Using Conditional Random Fields for Question Answering," Proc. of the 18th Annual Conference on Human and Cognitive Language Technology, pp. 268-272, 2006. (in Korean) google schola K. Noh, C. Kim, M. Choi, H. Yoon, and J. Kim, "LiAS: A Linguistic Information Annotation System for Linear Structures of Language based on Incremental Expansion of Dictionary and Machine Learning," Journal of the Korean Society of Marine Engineering, Vol. 21, No. 7, pp. 580-586, Sep. 2018. (in Korean) google schola J. Chiu and E. Nichols, "Named Entity Recognition with Bidirectional LSTM-CNNs," Transactions of the Association for Computational Linguistics, Vol. 4, pp. 357-370, 2016. google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

지역농업자원과 문화관광융합을 통한 농산물가공식품 유통촉진 방안 : 지역 농산물 종합가공센터를 중심으로
장서진 ,  양정임 관광연구저널 2020 .12
Deep learning-based drone detection with SWIR cameras
Homin Pa ,  k ,  Gyungsoo Pa 외 6명 Journal of Advanced Marine Engineering and Technology (JAMET) 2020 .12
A DNN-based Epileptic EEG Detection System for Epileptic Patient Classification
박원준 ,  박진혁 ,  이영호 Journal of KIISE 2019 .12
Developing a Connection Restrictions Filtering System for Websites based on Swear Words Extraction
김종우 ,  이선정 Journal of KIISE 2019 .12
Efficient CNNs with Channel Attention and Group Convolution for Facial Expression Recognition
이명오 ,  윤의녕 ,  고승현 외 1명 Journal of KIISE 2019 .12

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0