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학술저널
저자정보
이채원 (동아대학교) 이강배 (동아대학교) 유성열 (부산가톨릭대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.51 No.8
발행연도
2024.8
수록면
736 - 746 (11page)
DOI
10.5626/JOK.2024.51.8.736

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본 연구는 생략어 복원, 의존구문분석, 그리고 ChatGPT를 활용하여 한국어 지식그래프 구축을 위한 새로운 접근 방안을 제안한다. 한국어 언어적 특성상 발생하는 성능 제약에 대한 해결방안으로 생략어 복원과 의존구문분석을 결합한 프롬프트 엔지니어링을 적용하였다. 본 연구에서 제안하는 "Ko-Triple Extraction" 과정을 통해 문장에서 생략된 정보를 복원하고 의존 구조를 분석하여 정교하고 정확한 트리플 구조를 추출하였다. 연구 결과, 본 연구에서 제안한 방법은 한국어 처리의 효율성과 정확성을 크게 향상시켰으며, 트리플의 적합성을 평가하여 유효성을 검증하였다. 향후 연구에서 "Ko-Triple Extraction"을 다양한 산업 분야에 적용하고, 지식 그래프의 확장 및 연결성을 통해 실질적인 비즈니스 인사이트를 도출하고자 한다. 본 연구는 한국어 텍스트 처리를 위한 기반 연구로서의 의의를 가지며, 분야에서의 한국어 활용도를 높이는 데 중요한 기여를 할 것으로 기대된다.
#생략어 복원 #의존구문분석 #프롬프트 엔지니어링 #트리플 구조 추출 #zero anaphora resolution #dependency parsing #LLM #triple extraction #prompt engineering

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 방법론
4. 실험
Ⅴ. 결론
References

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