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논문 기본 정보
- 저자정보
초록·키워드
기존 개체명 인식 연구는 지도학습에 기반한 개체명인식이 주를 이루고 있다. 지도학습에 기반한 개체명인식이 좋은 성능을 보이고 있지만, 대량의 정답 말뭉치를 구축하기 위해 많은 시간과 비용을 필요로 한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 대량의 말뭉치에 수동으로 정답을 부여하기 위한 노력 없이, 개체명 인식 모델이 자동 생성한 정답을 학습에 사용하는 개체명 인식 모델 학습 기법을 제안한다. 제안 방법은 소량의 개체명 정답 말뭉치만으로 대량의 개체명 정답을 자동 생성하여 학습에 사용하므로, 대량의 정답 말뭉치를 생성하기 위해 필요한 시간과 비용을 크게 절감시킨다. 추가적으로 배깅 기법을 사용하여 자동 생성한 정답들 중 오류를 제거한다. 부트스트래핑 기법과 배깅 기법을 추가하였을때, F1 점수 최고 70.67%를 기록하였다. 비교를 위한 기본 CRF 개체명 인식 모델의 F1 점수는 65.59%를 기록하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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