개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 차정원
- 발행연도
- 2016
- 저작권
- 창원대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수0
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
개체명 인식은 문장에서 인명, 지역명, 조직명과 같은 개체명을 인식하는 작업이다. 한국어 개체명 인식에 다양한 연구가 있었지만, 영어 개체명 인식에 비해 자질이 부족한 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 한국어 개체명 인식에 word embedding을 자질로써 사용하는 방법을 제안한다. 형태소 분석 및 품사 부착 말뭉치로부터 CBOW(Continuous-Bag-of-Words) 모델을 이용하여 word vector를 생성하고, word vector로부터 K-means 알고리즘을 이용하여 군집 정보를 생성한다. Word vector와 군집 정보를 word embedding 자질로써 CRFs(Conditional Random Fields)에 사용한다. 실험 결과 TV 도메인, Sports 도메인 그리고 IT 도메인에서 기본 시스템 성능보다 각각 0.52%, 0.53%, 0.82% 성능이 향상되었다. 또한 제안 방법이 다른 한국어 개체명 인식 시스템보다 성능이 향상되는 것을 보여 제안 방법의 효용성을 입증했다.
목차
I. 서론 1II. 관련연구 41. 영어권에서의 개체명 인식 42. 한국어에서의 개체명 인식 63. 언어 모델(Language Model) 7III. Word Embedding 자질을 이용한 한국어 개체명 인식 81. 개체명 인식 시스템 92. 형태소 분석 및 품사 부착 113. 학습 과정 144. 개체명 인식 과정 23IV. 실험 및 토의 251. 실험 환경 252. 실험 결과 273. 오류 분석 35V. 결론 및 향후 연구 41참고문헌 43ABSTRACT 46부록 A. 품사 집합 47
최근 본 자료
댓글(0)
0