메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이숙의 (충남대학교)
저널정보
한국언어문학회 한국언어문학 한국언어문학 제109호
발행연도
2019.1
수록면
37 - 59 (23page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
The named entities(NE) of the special domain to be covered in this paper is the concept category name of the vocabulary. Ontology integrates the conceptualization of the derivation and expansion of lexical semantics. Therefore, the ontology data are suitable for understanding the meaning of vocabulary according to context. The purpose of this paper is to utilize ontology knowledge in the construction process of NE learning data of special domain that can be used in automation system for query response. This paper proposed a method to improve the accuracy of NE recognition in automatic natural language processing. [Child Care] domain document and consultation dialogue data was constructed, and tried to find out how to classify the NE necessary for automatic classification of documents and Q & A system. In Section 2, the necessity of subdivision of NE category and similarity with ontology were introduced to understand object name recognition through context information. Chapter 3 introduces the collection of [Childcare] documents and describes the results of analysis of specific vocabulary use. In chapter 4, how to refine the NE in the [Childcare] documents was shown and illustrated the necessity of classification. As a result, the accuracy rate of recognition of the object name in all 6000 sentences was over 95%.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0