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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 105 - 111 (7page)
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본 논문에서는 의학 텍스트에 기술된 한의 처방명의 개체명 정규화 방법을 연구하였다. 구체적으로, 주어진 텍스트에서 개체명으로 인식된 처방 명칭과 처방의 약어 등 처방 멘션들이 동일한 처방 개념을 가리키는지를 판단하는 방법론을 연구하였다. 이를 위해 두 가지 접근 방식을 시도하였다. 먼저, 의학 텍스트에 등장하는 처방 멘션에 대해 BERT 기반의 문맥 벡터와 멘션의 문자 유사도 정보를 기계 학습 모델의 특징으로 사용하여, 두 멘션의 동일 여부를 판별하는 지도 학습 기반 분류 모델을 구축하였다. 다음으로, GPT-4o mini 및 GPT-4o 기반의 프롬프트 질의 방식을 활용하여 동일한 작업을 수행하였다. 두 방법 모두 Precision, Recall, F1-score에서 0.9 이상의 성능을 보였으나, GPT-4o 기반 방법이 가장 높은 Precision과 F1-Score를 기록하였다. 본 연구의 결과는 한의학 텍스트에서 개체명 정규화를 위한 기계 학습 기반 접근 방식이 유의미한 성능을 달성할 수 있음을 보여주며, 특히 GPT-4o 기반 방법이 뛰어난 Precision과 F1-Score를 보임으로써 향후 한의학 도메인에서 지능형 정보 추출 시스템 개발에 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
목차
Abstract
요약
I. Introduction
II. Material and methods
III. Results
IV. Discussions
V. Conclusions
REFERENCES
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