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[학술대회자료]

  • 학술대회자료

송은영(고려대학교) 김기현(고려대학교) 최회련(고려대학교) 이홍철(고려대학교)

이 논문을 2019-07-18 에 이용했습니다.

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초록

정보추출의 한 단계 및 정보검색에 사용되는 개체명 인식은 새로운 개체명 생성 및 중이성 등으로 인해 자질 생성이나 단어 사전 구축을 위한 많은 노력과 시간이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 현재 개체명 인식에서 높은 성능을 보여주는 bi-LSTM-CRFs 모델을 한글 개체명 인식에 적용하여 개체명 사전에 비의존적으로 사전 구축 시간을 줄이고 정밀도와 재현성을 향상시키고자 한다. 모델에 적용되는 학습데이터는 국내 교통사고 제보데이터로 도로 상에 교통사고 지점을 개체명으로 인식하도록 하였다. 교통이라는 특정 도메인의 비정형 데이터에서 개체명 인식은 교통사고 지점 및 사고 방향의 정보를 제공함으로써 교통의 안전과 효율에 기여하고자 한다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 데이터 설명 및 코퍼스 구축
3. 실험
4. 결론
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