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저자정보
Min-Ah Cheon (Korea Maritime and Ocean University) Chang-Hyun Kim (Electronics and Telecommunications Research Institute) Ho-Min Park (Korea Maritime and Ocean University) Jae-Hoon Kim (Korea Maritime and Ocean University)
저널정보
한국마린엔지니어링학회 Journal of Advanced Marine Engineering and Technology (JAMET) 한국마린엔지니어링학회지 제42권 제2호
발행연도
2018.2
수록면
106 - 113 (8page)
DOI
10.5916/jkosme.2018.42.2.106

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Named entities (NEs) are words or phrases that are the referent of proper nouns with distinct meanings, such as a person (PER), location (LOC), or organization (ORG). Named entity recognition (NER) is a task that aims to locate and classify NEs in text into pre-defined categories such as PER, LOC, and ORG. NER is a well-studied area in natural language processing. Nevertheless, multilingual NER tasks that treat various languages in different language families with the same architecture are rarely investigated. In this paper, we discuss an NER system designed to deal with multiple languages. For our experiments, we develop Korean and Chinese NER systems. The experimental results show that the overall performance of the system in terms of the F-measure is 73.06% (Korean) and 40.67% (Chinese). Concurrently, the performance of NE detection has an accuracy of more than 94% for both Korean and Chinese. We apply the NER system conceptually for marine term extraction because the term extraction is similar to NER in that it detects words or phrases with specific meanings used in a particular context.
#Multilingual-named entity recognition #Marine term extraction #Deep learning

목차

Abstract
1. Introduction
2. Named Entity Recognition Overview
3. Deep Learning Model for Entity Recognition
4. Performance Evaluation
5. Discussion and Application: Marine Term Extraction
6. Conclusion
References

참고문헌 (27)

참고문헌 신청
[인터넷자원] - / / https://en.wikipedia.org/wiki/Named_entity google schola [학술지(정기간행물)] - D. Nadeau / 2007 / A survey of named entity recognition and classification / Journal of Linguisticae Investingations 30 (1) : 3 ~ 26 Crossref [학술지(정기간행물)] - K. Shaalan / 2014 / A survey of Arabic named entity recognition and classification / Computational Linguistics 40 (2) : 469 ~ 510 Crossref [단행본] - D. Campos / 2012 / Theory and Applications for Advanced Text Mining / InTech google schola [학술대회논문] - D. Farmakiotou / 2000 / Rule-based named entity recognition for Greek financial texts / Proceedings of the Workshop on Computational Lexicography and Multimedia Dictionaries : 75 ~ 78 google schola

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