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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
송영길 (강원대학교) 정석원 (강원대학교) 김학수 (강원대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.42 No.11
발행연도
2015.11
수록면
1,397 - 1,403 (7page)

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개체명은 다양한 자연어처리 연구 및 서비스에 중요한 정보로 이용된다. 개체명 인식의 성능을 향상시키기 위한 여러 연구에서 개체명 사전을 이용한 자질이 개체명 인식 성능에 큰 영향을 준다는 것을 보이고 있다. 그러나 개체명 사전을 구축하는 것은 매우 시간 소모적이고, 인력 소모적인 작업이다. 이를 완화하기 위해서 본 논문에서는 개체명 사전을 반자동으로 구축하는 방법을 제안한다. 제안 시스템은 능동학습을 이용하여 위키피디아 분류정보로 구성된 가상 문서를 개체명 범주 당 하나씩 생성한다. 그리고 잘 알려진 정보검색 모델인 BM25를 이용하여 위키피디아 엔트리와 가상문서 사이의 유사도를 계산한다. 마지막으로 유사도를 바탕으로 각 위키피디아 엔트리를 개체명 범주로 분류한다. 서로 다른 3종류의 개체명 범주 집합에서 실험한 결과, 제안 시스템은 매크로 평균 F1-점수 0.9028, 마이크로 평균 F1-점수 0.9554이라는 높은 성능을 보였다.
#개체명 사전 구축 #위키피디아 #정보검색기법 #능동학습 #named entity dictionary construction #Wikipedia #information retrieval method #active learning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 정보검색 기반 개체명 사전 구축
4. 실험 및 분석
5. 결론
References

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