개체명 인식 성능 향상을 위한 배깅 기반의 부트스트래핑 기법

Q: 이 논문에서 정의한 배깅이란 무엇인가?

배깅은 부트스트래핑 과정에서 모델이 잘못 예측하여 생긴 오류가 학습에 사용되는 문제를 완화하기 위해 적용된 기법이다. 자동 생성된 말뭉치에서 비복원 추출한 여러 개의 작은 말뭉치를 만들고, 각각에 초기 정답 말뭉치를 합하여 독립적인 CRF 모델들을 학습시킨 후, 이 모델들의 예측 결과를 가중 투표하여 최종 정답을 결정한다.

Q: 개체명 인식 모델 학습 시 배깅 기반 부트스트래핑 기법이 성능을 어떻게 향상시키는가?

연구 결과, 배깅 기반의 부트스트래핑 기법은 소량의 정답 말뭉치만으로 학습된 CRF 개체명 인식 모델 대비 F1 score를 최대 5.08%p 향상시킨다. 이는 자동 생성된 정답 중 오류를 배깅을 통해 효과적으로 제거하고, 신뢰도 높은 데이터를 학습에 추가하여 모델의 학습 데이터 양을 늘려가기 때문이다.

정유진; 김주애; 고영중; 서정연

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 정유진 (서강대학교) 김주애 (서강대학교) 고영중 (동아대학교) 서정연 (서강대학교)

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

발행연도: 2017.12

수록면: 631 - 633 (3page)

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기존 개체명 인식 연구는 대부분 지도학습을 기반으로 하고있다. 대량의 정답 말뭉치를 이용해 지도학습을 했을 때, 좋은 성능을 보이는 개체명 인식 기법이 많이 제안되었지만, 대량의 정답 말뭉치를 구축하기 위해 많은 시간과 비용이 필요하였다. 따라서 본 논문에서는 대량의 말뭉치에 수동으로 정답을 부여하기 ... 전체 초록 보기

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