순환 신경망과 합성곱 신경망을 이용한 개체명 인식

Q: 이 논문에서 정의한 개체명이란 무엇인가?

개체명은 고유한 의미를 가지는 인명, 지명, 기관명과 같은 명사를 의미하며, 활용 목적에 따라 수량표현, 시간, 날짜 등도 포함된다. 개체명 인식은 이러한 개체명을 추출하고 해당하는 종류로 분류하는 과정으로, 정보추출, 정보검색, 질의응답 등 다양한 분야의 핵심 기반이 된다.

Q: 순환 신경망과 합성곱 신경망을 결합하여 개체명 인식 시 성능이 향상되는가?

연구 결과, 순환 신경망과 합성곱 신경망을 개별적으로 사용하는 것보다 두 가지 방법을 결합했을 때 개체명 인식 성능이 더 높게 나타났다. 특히 BRNN으로 학습한 후 CNN 신경망으로 학습한 경우가 75.53%로 가장 높은 F1 점수를 기록하여, 결합 모델이 우수함을 입증한다.

조형미; 김종구; 권홍석; 이종혁

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 조형미 (포항공과대학교) 김종구 (포항공과대학교) 권홍석 (포항공과대학교) 이종혁 (포항공과대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2017년 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2017.6

수록면: 636 - 638 (3page)

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개체명 인식 문제에서 한국어는 언어 특성상 개체명에 대한 두드러진 특징이 없기 때문에 일반적인 기 계학습을 하기 위해 다양한 자질 정보들을 추출해서 사용했다. 하지만 여러 자질 정보를 추출하는 것은 시간과 노력이 상당히 소요될 뿐만 아 ... 전체 초록 보기

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