• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제7권2호
• /
• pp.182-187
• /
• 2006

본 논문은 통계 기반 접근 방식인 HMM(Hidden Markov model)과 생물학의 개체명에 관한 온톨로지 정보를 이용한 생물학 문서에서의 개체명(named entity) 경계 인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 31개의 자질 정보를 이용한 평탄화 기법을 사용하며 생물학 개체명의 계층 정보를 이용하여 HMM의 자료 부족 문제를 완화시킬 수 있도록 하였다. 개체명 경계 인식의 학습과 실험을 위하여 GENIA 코퍼스 ver 2.1을 사용하였으며 개체명 경계 인식 실험을 수행한 결과 모든 부류를 사용한 경우보다 정확도 및 실행 속도가 개선됨을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
• /
• pp.820-822
• /
• 2019

개체명이란, 문서에서 특정한 의미를 가지고 있는 단어나 어구를 뜻하는 말로 사람, 기관명, 지역명, 날짜, 시간 등이 있으며 이 개체명을 찾아서 해당하는 의미의 범주를 결정하는 것을 개체명 인식이라고 한다. 본 논문에서는 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 활용한 한국어 개체명 인식기를 제안한다. 제안하는 모델은 기 학습된 BERT 모델을 활용함으로써 성능을 극대화하여, 최종 F1-Score 는 90.62 를 달성하였고, Bi-LSTM-Attention-CRF 모델에 비해 매우 뛰어난 결과를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.343-346
• /
• 2020

개체명 인식은 주어진 문장 내에서 OOV(Out of Vocaburary)로 자주 등장하는 고유한 의미가 있는 단어들을 미리 정의된 개체의 범주로 분류하는 작업이다. 최근 개체명이 문장 내에서 OOV로 등장하는 문제를 해결하기 위해 외부 리소스를 활용하는 연구들이 많이 진행되었다. 본 논문은 의미역, 의존관계 분석에 한국어 어휘지도를 이용한 자질을 추가하여 성능 향상을 보인 연구들을 바탕으로 이를 한국어 개체명 인식에 적용하고 평가하였다. 실험 결과, 한국어 어휘지도를 활용한 자질을 추가로 학습한 모델이 기존 모델에 비해 평균 1.83% 포인트 향상하였다. 또한, CRF 단일 모델만을 사용했음에도 87.25% 포인트라는 높은 성능을 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
• /
• pp.99-101
• /
• 2016

문자 기반 LSTM CRF는 개체명 인식에서 높은 인식을 보여주고 있는 LSTM-CRF 방식에서 미등록어 문제를 해결하기 위해 단어 단위의 임베딩 뿐만 아니라 단어를 구성하는 문자로부터 단어 임베딩을 합성해 내는 방식으로 기존의 LSTM CRF에서의 성능 향상을 가져왔다. 한편, 개체명 인식에서 어휘 사전은 성능향상을 위한 외부 리소스원으로 활용하고 있는데 다양한 사전 매칭 방법이 파생될 수 있음에도 이들 자질들에 대한 비교 연구가 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 개체명 인식을 위해 다양한 사전 매칭 자질들을 정의하고 이들을 LSTM-CRF의 입력 자질로 활용했을 때의 성능 비교 결과를 제시한다. 실험 결과 사전 자질이 추가된 LSTM-CRF는 ETRI 개체명 말뭉치의 학습데이터에서 F1 measure 기준 최대 89.34%의 성능까지 달성할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.99-101
• /
• 2016

문자 기반 LSTM CRF는 개체명 인식에서 높은 인식을 보여주고 있는 LSTM-CRF 방식에서 미등록어 문제를 해결하기 위해 단어 단위의 임베딩 뿐만 아니라 단어를 구성하는 문자로부터 단어 임베딩을 합성해 내는 방식으로 기존의 LSTM CRF에서의 성능 향상을 가져왔다. 한편, 개체명 인식에서 어휘 사전은 성능 향상을 위한 외부 리소스원으로 활용하고 있는데 다양한 사전 매칭 방법이 파생될 수 있음에도 이들 자질들에 대한 비교 연구가 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 개체명 인식을 위해 다양한 사전 매칭 자질들을 정의하고 이들을 LSTM-CRF의 입력 자질로 활용했을 때의 성능 비교 결과를 제시한다. 실험 결과 사전 자질이 추가된 LSTM-CRF는 ETRI 개체명 말뭉치의 학습데이터에서 F1 measure 기준 최대 89.34%의 성능까지 달성할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.78-80
• /
• 2019

개체명 인식 연구에서 우수한 성능을 보이고 있는 bi-LSTM-CRFs 모델은 처리 속도가 느린 단점이 있고, CNN-CRFs 모델은 한국어 말뭉치를 사용하여 제대로 분석되지 않았다. 본 논문에서는 한국어 개체명 인식 말뭉치를 이용한 CNN-CRFs 모델의 음절 단위 한국어 개체명 인식 방법을 제안한다. 실험 결과 bi-LSTM-CRFs 모델보다 CNN-CRFs 모델의 F1 score가 0.4% 높았고, 27.5% 빠른 처리 속도를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.473-476
• /
• 2020

개체명 인식에 적용된 대부분의 신경망 모델들에서 CRFs와 결합을 통해 성능 향상을 하였다. 그러나 최근 대용량 데이터로 사전 학습한 모델을 활용하는 경우, 기 학습된 많은 유의미한 파라미터들로 인해 CRFs의 영향력이 비교적 작아졌다. 따라서 본 논문에서는 한국어 대용량 말뭉치로 사전 학습한 ELECTRA 모델에서의 CRFs 가 개체명 인식에 미치는 영향을 확인해보고자 한다. 모델의 입력 단위로 음절 단위와 Wordpiece 단위로 사전 학습된 두 가지의 모델을 사용하여 미세 조정을 통해 개체명 인식을 학습하였다. 실험을 통해서 두 모델에 대하여 각각 CRFs 층의 유무에 따른 성능을 비교해 보았다. 그 결과로 ELECTRA 기반으로 사전 학습된 모델에서 CRFs를 통한 F1-점수 향상을 보였다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
• /
• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
• /
• pp.184-189
• /
• 2000

본 논문에서는 한국어 질의응답시스템에서 개체인식에 기반하여 대답을 추출하는 방법을 제안한다. 질의에 대한 문서검색을 통해 검색된 상위 문서를 대상으로 하여 대답이 들어 있을 가능성이 높은 단락을 추출한다. 질의 유형 분석을 통해 대답 유형을 파악한다. 단락에 나타나는 어휘들에 대해서 대답유형에 속하는지에 대한 개체인식을 통해서 대답을 추출한다. 질의응답 시스템의 평가를 위한 테스트컬렉션을 이용한 성능평가에서는 순위 5위까지의 대답추출에서 역순위 평균값이 개체추출에 대해서는 0.322, 50바이트 대답추출에서는 0.449, 250바이트 대답추출에서는 0.559이다. 상위 5이내에 정답을 포함할 비율은 개체추출에서는 48.90%, 50바이트 대답추출에서는 62.20%, 250바이트 대답추출에서는 68.90%을 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.184-189
• /
• 2000

본 논문에서는 한국어 질의응답시스템에서 개체인식에 기반하여 대답을 추출하는 방법을 제안한다. 질의에 대해 문서검색을 통해 검색된 상위 문서를 대상으로 하여 대답이 들어 있을 가능성이 높은 단락을 추출한다. 질의 유형 분석을 통해 대답 유형을 파악한다 단락에 나타나는 어휘들에 대해서 대답유형에 속하는지에 대한 개체인식을 통해서 대답을 추출한다. 질의응답 시스템의 평가를 위한 테스트컬렉션을 이용한 성능평가에서는 순위5까지의 대답추출에서 역순위 평균값이 개체추출에 대해서는 0.322, 50바이트 대답추출에서는 0.449, 250바이트 대답추출에서는 0.559이다. 상위 5이내에 정답을 포함할 비율은 개체추출에서는48.90%, 50바이트 대답추출에서는 62.20%, 250바이트 대답추출에서는 68.90%을 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
• /
• pp.242-244
• /
• 2012

과학기술 문헌의 기술개체 인식에 관한 연구는 정보추출, 텍스트마이닝, 질의응답 분야 등의 선행 연구로서 다양한 통계적 방법론을 사용하여 기술개체 인식 정확률을 향상시키기 위해 연구되어 왔다. 하지만 기존의 연구는 단일-코어 또는 단일 머신 상에서 수행되었기 때문에, 폭발적으로 증가하는 문헌들에 대한 실시간 분석 요구를 처리할 수 없는 상황에 직면하고 있다. 이에 본 논문에서는 기술개체를 인식하는 과정에서 병목현상이 발생하는 작업을 "후보개체 추출 과정"의 언어처리 부분과 "개체 가중치 할당 과정"에서 통계정보를 취합하는 부분으로 분류하고, 각 작업을 하둡의 맵 작업과 리듀스 작업을 이용하여 해결하는 분산 병렬 처리 기반의 기술개체 인식 방법에 대해 살펴보고자 한다.