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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
민경현 (서울대학교) 송재영 (서울대학교) 유기윤 (서울대학교) 김지영 (건국대학교)
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회지 대한공간정보학회지 제27권 제5호
발행연도
2019.9
수록면
33 - 39 (7page)
DOI
10.7319/kogsis.2019.27.5.033

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2020

어텐션 기반 딥러닝 모델을 활용한 확장된 장소정보 탐지 기법 연구
민경현 건설환경공학부 2020.01 학위논문

2019

단어 임베딩과 어텐션 기반의 딥러닝 모델을 활용한 장소정보 탐지 기법
민경현 ,  송재영 ,  유기윤 외 1명 대한공간정보학회지 2019.09 학술저널
단어 임베딩 모델을 활용한 텍스트 기반 이벤트탐지 방안: 재난·재해 이벤트를 대상으로
민경현 ,  이정석 ,  유기윤 외 1명 대한공간정보학회 학술대회 2019.05 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 소셜미디어 플랫폼의 활용이 증가함에 따라 장소정보를 포함하고 있는 수많은 텍스트 데이터가 발생하고 있다. 다수의 플랫폼이 장소정보를 입력하는 기능을 제공하고 있지만, 지오태깅 된 게시물의 수가 적어 장소정보가 제대로 활용되지 못하고 있다. 텍스트 내 장소정보를 활용하기 위해 기존에는 BIO(Beginning-Inside-Outside)태깅을 이용한 개체명인식을 통해 지명 등을 추출하는 연구들이 진행되었지만, BIO태깅에는 상당한 시간과 인력이 소모되며 보통명사는 태깅하지 않는다. 이에 본 연구는 장소정보 포함 여부에 따른 라벨링을 하고, 단어 임베딩과 어텐션 기반의 딥러닝 모델을 활용하여 장소정보를 포함했는지의 이진 분류기 학습을 통해 보통명사를 포함한 확장된 범위의 장소정보를 탐지하였다. 실험 데이터에 대한 장소정보 포함 여부 탐지 정확도는 약 88%이며, AUC 0.945의 성능을 보였고, 제안한 방법을 통해 문장 내 장소정보를 시각화 및 추출도 가능한 것을 확인하였다.
#장소정보 #어텐션 #딥러닝 #단어 임베딩 #자연어처리 #POI #Location Information #Attention #Deep Learning #Word Embedding #Natural Language Processing

목차

要旨
Abstract
1. 서론
2. 텍스트 데이터 장소정보 탐지 방법
3. 실험 및 결과
4. 결론
References

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