Named Entity Recognition Using Distant Supervision and Active Bagging

이성희; 송영길; 김학수

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이성희 (강원대학교) 송영길 (강원대학교) 김학수 (강원대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.43 No.2

발행연도: 2016.2

수록면: 269 - 274 (6page)

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개체명 인식은 문장에서 개체명을 추출하고 추출된 개체명의 범주를 결정하는 작업이다. 기존의 개체명 인식 연구는 주로 지도 학습 기법이 사용되어 왔다. 지도 학습을 위해서는 개체명 범주가 수동으로 부착된 대용량의 학습 말뭉치가 필요하며, 대용량의 학습 말뭉치를 수동으로 구축하는 것은 시간과 인력이 많이 들어가는 일이다. 본 논문에서는 학습 말뭉치 구축비용을 최소화하면서 개체명 인식 성능을 빠르게 향상시키기 위한 준지도 학습 방법을 제안한다. 제안 방법은 초기 학습 말뭉치를 구축하기 위해 원거리 감독법을 사용한다. 그리고 배깅과 능동 학습을 결합한 앙상블 기법의 하나인 능동 배깅을 사용하여 초기 학습 말뭉치에 포함된 노이즈 문장을 효과적으로 제거한다. 실험 결과, 15회의 능동 배깅을 통해 개체명 인식 F1-점수를 67.36%에서 76.42%로 향상시켰다.

#개체명 인식 #원거리 감독법 #앙상블 #능동 배깅 #named entity recognition #distant supervision #ensemble #active bagging

참고문헌 (16)

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A. Mikheev, C. Grover, and M. Moens, "Discription of the LTG System Used for MUC-7," Proc. of the 7th Message Understanding Conference, 1998.

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K. Lee, J. Lee, M. Choi, and G. Kim, "Study on Named Entity Recognition in Korean Text," Proc. of the HCLT, pp. 292-299, 2000.

Y. Hwang, H. Lee, E. Chung, B. Yun, and S. Park, "Korean Named Entity Recognition Based on Supervised Learning Using Named Entity Construction Principles," Proc. of the HCLT, pp. 111-117, 2002.

K. Uchimoto, Q. Ma, M. Murata, H. Ozakum, and H. Isahara, "Named Entity Extraction Based on A ME Model and Transformation Rules," Proc. of the ACL, 2000.

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