Annual Conference on Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리))

  • 2014.10a
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  • Pages.161-163
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  • 2014
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  • 2005-3053(pISSN)
Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회)
권호 표지

Construction of K-YAGO Based on Machine Learning

기계학습 기반 K-YAGO 구축

  • Jeong, Seokwon (Program of Computer and Communication Engineering, College of Information Technology, Kangwon National University) ;
  • Choi, Maengsik (Program of Computer and Communication Engineering, College of Information Technology, Kangwon National University) ;
  • Kim, Harksoo (Program of Computer and Communication Engineering, College of Information Technology, Kangwon National University)
  • 정석원 (강원대학교, IT대학, 컴퓨터정보통신공학전공) ;
  • 최맹식 (강원대학교, IT대학, 컴퓨터정보통신공학전공) ;
  • 김학수 (강원대학교, IT대학, 컴퓨터정보통신공학전공)
  • Published : 2014.10.07
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Abstract

자연어 처리를 이용한 다양한 응용 시스템에서 지식베이스는 중요한 요소이다. 지식베이스의 대표적인 예로 YAGO와 디비피디아 등이 있다. YAGO는 고성능의 지식베이스지만 한국어를 지원하지 않는다는 문제점이 있다. 그리고 디비피디아는 한국어를 지원하지만 트리플의 속성이 세분화되어 있어서 사용이 어렵다. 본 논문에서는 YAGO와 디비피디아의 트리플을 매칭하여 디비피디아 트리플의 속성을 YAGO에서 사용하는 관계명으로 변환하고 MEM을 이용해 매칭되지 않은 트리플의 속성을 자동으로 분류하는 시스템을 제안한다. 제안한 방식으로 실험한 결과 F1-Measure 79.04%의 성능을 보였다.

Keywords