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저자정보
김선우 (경기대학교) 최성필 (경기대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제25권 제2호
발행연도
2019.2
수록면
99 - 105 (7page)
DOI
10.5626/KTCP.2019.25.2.99

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

Bidirectional GRU-CRF 기반의 한국어 개체명 인식을 위한 어휘 사전 자질 적용 네트워크 토폴로지 연구
김선우 ,  최성필 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2019.02 학술저널

2018

Bidirectional GRU-CRF 기반의 한국어 개체명 인식을 위한 어휘 사전 자질 적용 네트워크 토폴로지 연구
김선우 ,  최성필 한국정보과학회 학술발표논문집 2018.06 학술대회자료

초록· 키워드

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개체명 인식은 문헌 내에 표현된 개체명을 식별하는 과정으로, 개체명 간의 관계를 통한 정보추출 과정에 선행되어야 하는 중요 과정이다. 최근 심층학습 기술을 개체명 인식에도 적용하는 연구가 활발히 이뤄지고 있으며, 개체명 사전 정보를 모델 외부에서 추가적으로 활용하여 개체명 인식에 대한 성능향상이 이뤄지고 있다. 그러나 개체명 사전이라는 주요 자질 정보를 심층학습 모델 내부에 적용하는 방식에 대한 연구는 찾아보기 어렵다. 이에 본 논문은 개체명 사전 정보를 심층학습 모델에 적용하는 방법론을 총 4가지로 구성하고, 이에 따라 토폴로지를 각각 구성하고 비교분석하여 가장 적합한 개체명 사전 정보 적용 심층학습 토폴로지를 도출한다. 2016년 국어정보처리대회의 개체명 인식 코퍼스를 활용한 실험결과, 합산 적용 토폴로지가 80.22%의 F1 점수를 보이며, 가장 높은 성능을 나타내었다. 이는 개체명 사전 정보를 적용하지 않은 모델에 비해 약 1.5% 높은 성능이며, 후처리 적용 방법에 비해 0.9% 높은 성능이다.
#개체명 인식 #정보 추출 #텍스트 마이닝 #자연어 처리 #심층학습 #NER(Named Entity Recognition) #information extraction #text mining #NLP(Natural Language Processing) #deep-learning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 제안방법
3. 실험 및 결과
4. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
Molla, D., Zaanen, D. and Smith, D., Named entity recognition for question answering, Proc. of the 2006 Australasian Language Technology Workshop (ALTW2006), pp. 51-58. 2006. google schola Settles, B., ABNER: an open source tool for automatically tagging genes proteins and other entity names in text, Bioinformatics, Vol. 21, pp. 3191- 3192, 2005. google schola Huang, Z., Xu, W. and Yu, K., Bidirectioanl LSTM-CRF Models for Sequence Tagging, arXiv: 1508.01991v1 [cs.CL], 2015. Y. Shin and S. Lee, Bidirectional LSTM-RNNs- CRF for Named Entity Recognition in Korean, Proc. of the 28th Annual Conference on Human and Cognitive Language Technology, pp. 640-641, 2016. google schola Sukhyun, N., Younggyun, H. and Key-Sun, C., Application of Word Vector with Korean Specific Feature to Bi-LSTM model for Named Entity Recognition, Proc. of the 29th Annual Conference on Human and Cognitive Language Technology, pp. 147-150, 2017. google schola

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