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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제16권 제4호
- 발행연도
- 2010.4
- 수록면
- 492 - 496 (5page)
이용수
초록· 키워드
위키피디아는 개방형 백과사전으로서 수많은 편집자들에 의해 작성되기 때문에 빠른 시간에 방대한 양의 정보가 축적되고 있으며, 축적되는 정보의 신뢰성 또한 매우 높다. 본 논문에서는 이러한 장점을 가진 위키피디아의 여러 가지 세부정보를 이용하여 한국어 개체명 사전을 자동으로 구축하는 방법을 제안한다. 먼저 위키피디아의 각 엔트리(entry)의 분류정보를 사용하여 분류체계(class hierarchy)를 생성한다. 생성된 분류체계에 위키피디아 엔트리를 자동으로 매핑(mapping)시킨 다음, 분류체계에서 최상위 계층의 불확실성(entropy)을 계산한다. 마지막으로, 임계값 이상의 불확실성을 가지는 분류체계를 제거함으로써 정확률이 높은 개체명 사전을 구축한다. 본 논문에서 제안하는 방법으로 실험을 한 결과 최고 81.12%(83.94%:정확률, 78.48%:재현율)의 F1-measure의 성능을 보였다.
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목차
- 요약
- Abstract
- 1. 서론
- 2. 관련 연구
- 3. 제안 방법
- 4. 실험 성능 평가
- 5. 결론 및 향후 연구
- 참고문헌
참고문헌
참고문헌 신청최근 본 자료
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