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이호경 (와이즈넛) 안재현 (동아대학교) 윤정민 (동아대학교) 배경만 (한국전자정보통신연구소) 고영중 (동아대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.8
발행연도
2017.8
수록면
813 - 821 (9page)
DOI
10.5626/JOK.2017.44.8.813

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개체 링킹은 입력된 질의에 존재하는 개체를 표현한 개체 표현(entity mention)을 지식베이스에 존재하는 개체와 연결하여 의미를 파악하는 연구이다. 개체 링킹에 관한 연구는 지식 베이스 구축 문제, 다중 표현 문제, 개체 연결 중의성 문제, NIL 개체 인식 문제가 존재한다. 본 연구에서는 지식 베이스 구축 문제와 다중 표현 문제를 해결하기 위해 위키피디아를 기반으로 개체 이름 사전을 구축한다, 또한, 문맥 유사도, 의미적 관련성, 단서 단어 점수, 개체 표현의 개체명 타입 유사도, 개체 이름 매칭 점수, 개체인기도 점수 자질들을 기반으로 SVM(support vector machine)을 학습하여, NIL 개체를 인식하는 문제와 개체 연결 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 구축한 지식 베이스를 기반으로 제안한 두 방법을 순차적으로 적용하였을 때 좋은 개체 링킹 성능을 얻었다. 개체 링킹 시스템의 성능은 NIL 개체 인식 성능이 83.66%, 중의성 해소 성능이 90.81%의 F1 점수를 보였다.
#개체 링킹 #NIL 개체 인식 #개체 링킹 중의성 #위키피디아 #질의 응답 시스템 #entity linking #NIL entity recognition #ambiguity of entity linking #wikipedia #question answering system

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
A. Lally, J. M. Prager, M. C. McCord, B. K. Boguraev, S. Patwardhan, J. Fan, P. Fodor, and J. Chu-Carroll, Question analysis: How Watson reads a clue, IBM J. Res. & Dev, Vol. 56, No. 3/4, pp. 2:1- 2:14, 2012. S. Cucerzan, Large-scale named entity disambiguation based on Wikipedia data, Proc. EMNLPCoNLL, pp. 708-716, 2007. Kulkarni, Sayali, et al., Collective annotation of Wikipedia entities in web text, Proc. the 15th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, 2009. S. Guo, M.-W. Chang, and E. Kiciman, To link or not to link? A study on end-to-end tweet entity linking, Proc. HLT-NAACL, pp. 1020-1030, 2013. W. Zhang, Y. C. Sim, J. Su, and C. L. Tan, NUSI2R: Learning a combined system for entity linking, Proc. TAC Workshop, 2010.

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