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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
박천음 (강원대학교) 최경호 (강원대학교) 이창기 (강원대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.41 No.11
발행연도
2014.11
수록면
992 - 1,005 (14page)

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상호참조해결은 문서 내에서 선행하는 명사구와 현재 등장한 명사구 간에 같은 개체를 의미하는 지를 결정하는 문제로 정보 추출, 문서분류 및 요약, 질의응답 등에 적용된다. 본 논문은 상호참조해결의 규칙기반 방법 중 가장 성능이 좋은 Stanford의 다 단계 시브(Multi-pass Sieve) 시스템을 한국어에 적용한다. 본 논문에서는 모든 명사구를 멘션(mention)으로 다루고 있으며, Stanford의 다 단계 시브 시스템과는 달리 멘션 추출을 위해 의존 구문 트리를 이용하고, 동적으로 한국어 약어 리스트를 구축한다. 또한 한국어 대명사를 참조하는데 있어 중심화 이론 중 중심의 전이적인 특성을 적용하여 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 실험 결과 F1 값은 MUC 59.0%, B3 59.5%, Ceafe 63.5%, CoNLL(평균) 60.7%의 성능을 보였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 상호참조해결 시스템
4. 멘션 탐지(Mention Detection)
5. 다 단계 시브(Multi-pass Sieve)
6. 후 처리(Post Processing)
7. 실험 및 결과
8. 결론
References

참고문헌 (14)

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