Acknowledgement
이 논문은 2019년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원(R7119-16-1001, 지식증강형 실시간 동시통역 원천기술 개발)과 2017년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2017M3C4A7068187, 한국어 정보처리 원천 기술 연구 개발)
Annual Conference on Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리))
- 2019.10a
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- Pages.357-361
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- 2019
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- 2005-3053(pISSN)
Generating Korean NER Corpus using Hidden Markov Model
은닉 마르코프 모델을 이용한 한국어 개체명 말뭉치 생성
- Kim, Jae-Kyun (Korea Maritime and Ocean University) ;
- Kim, Chang-Hyun (Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
- Cheon, Min-Ah (Korea Maritime and Ocean University) ;
- Park, Ho-Min (Korea Maritime and Ocean University) ;
- Yoon, Ho (Korea Maritime and Ocean University) ;
- Nam-Goong, Young (Korea Maritime and Ocean University) ;
- Choi, Min-Seok (Korea Maritime and Ocean University) ;
- Kim, Jae-Hoon (Korea Maritime and Ocean University)
- 김재균 (한국해양대학교) ;
- 김창현 (한국전자통신연구원) ;
- 천민아 (한국해양대학교) ;
- 박호민 (한국해양대학교) ;
- 윤호 (한국해양대학교) ;
- 남궁영 (한국해양대학교) ;
- 최민석 (한국해양대학교) ;
- 김재훈 (한국해양대학교)
- Published : 2019.10.10
Abstract
기계학습을 이용하여 개체명 인식을 수행하기 위해서는 많은 양의 개체명 말뭉치가 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 문장 자동 생성을 통해 개체명 표지가 부착된 말뭉치를 구축하는 방법을 제안한다. 기존의 한국어 문장 생성 연구들은 언어모델을 이용하여 문장을 생성하였다. 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델을 이용하여 주어진 표지열에 기반 하여 문장을 생성하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템을 활용하여 자동으로 개체명 표지가 부착된 3,286개의 새로운 문장을 생성할 수 있었다. 학습말뭉치 문장과 약 70%의 차이를 보이는 새로운 문장을 생성하였다.