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초록·키워드
개체명 인식(Named Entity Recognition 이하 NER) 태스크는 입력된 문장에서 사람, 지역, 기관명 등 다양한 형태의 개체(엔티티) 타입을 추론 한다. 최근 NER 태스크를 포함한 많은 자연어 처리 태스크들은 딥러닝을 통해 높은 성능을 달성하였다. 하지만 NER 태스크 활용해 질의응답이나 관계추출과 같은 문제를 해결하기 위해서는 세부 분류 NER 태스크가 필요하며, 높은 성능을 달성하기 위해서는 레이블링이 있는 데이터셋이 많이 필요하다. 세부 분류 NER 태스크 데이터를 얻기 위해서는 특히나 더 많은 시간과 비용이 든 ... 전체 초록 보기
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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