• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.309-313
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• 2017

개체명은 인명, 지명, 조직명 등 문서 내에서 중요한 의미를 가지므로 질의응답, 요약, 기계번역 분야에서 유용하게 사용되고 있다. 개체명 인식은 문서에서 개체명에 해당하는 단어를 찾아 개체명 범주를 부착하는 작업을 말한다. 개체명 인식 연구에는 개체명 범주가 부착된 개체명 말뭉치를 사용한다. 개체명의 범주는 연구 분야에 따라 다양하게 정의되므로 연구 분야에 적합한 개체명 말뭉치가 필요하다. 하지만 이런 말뭉치를 구축하는 일은 시간과 인력이 많이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 개체명 사전 기반의 반자동 말뭉치 구축 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 크게 전처리, 사용자 태깅, 후처리 단계로 나뉜다. 전처리 단계는 자동으로 개체명을 찾는 단계이다. 약 11만 개의 개체명을 기반으로 하여 트라이(trie) 구조의 개체명 사전을 구축한 후 사전을 이용하여 개체명을 자동으로 찾는다. 사용자 태깅 단계는 사용자가 수동으로 개체명을 태깅하는 단계이다. 전처리 단계에서 찾은 개체명 중 오류가 있는 개체명들은 수정하거나 삭제하고, 찾지 못한 개체명들은 사용자가 추가로 태깅하는 단계이다. 후처리 단계는 태깅한 결과로부터 사전 정보를 갱신하는 단계이다. 제안한 말뭉치 구축 도구를 이용하여 752개의 뉴스 기사에 대해 개체명을 태깅한 결과 7,620개의 개체명이 사전에 추가되었다. 제안한 도구를 사용한 결과 사용하지 않았을 때 비해 약 57.6% 정도 태깅 횟수가 감소했다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.330-332
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• 2017

개체명 인식(Named Entity Recognition, 이하 NER)은 인명(PS), 기관명(OG), 장소(LC), 날짜(DT), 시간(TI) 등에 해당하는 개체명에 일정한 태깅 값을 주어 그 정보를 가시화하는 작업이다. 한국어 개체명 인식은 아직 그 자질이 충분히 밝혀져 있지 않아 자연어 처리 분야의 발전을 더디게 하는 한 요소로 작용하고 있다. 한국어가 음절 기반으로 단어를 형성하고 비교적 어순이 자유롭다는 특성이 있기에, 이런 특징을 잘 포착할 수 있는 "음절 기반의 Convolutional Neural Network(CNN)"의 아키텍쳐를 제안하여 66.80%의 성능을 보였다. 이 방법을 사용하면 형태소 분석등 개체명 이전 단계에서 발생하는 오류에 의해 개체명 인식(NER)의 성능이 떨어지는 문제를 해결할 수 있고, 조사나 어미 등을 제거하기 위한 후처리를 생략할 수 있다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.330-332
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• 2017

개체명 인식(Named Entity Recognition, 이하 NER)은 인명(PS), 기관명(OG), 장소(LC), 날짜(DT), 시간(TI) 등에 해당하는 개체명에 일정한 태깅 값을 주어 그 정보를 가시화하는 작업이다. 한국어 개체명 인식은 아직 그 자질이 충분히 밝혀져 있지 않아 자연어 처리 분야의 발전을 더디게 하는 한 요소로 작용하고 있다. 한국어가 음절 기반으로 단어를 형성하고 비교적 어순이 자유롭다는 특성이 있기에, 이런 특징을 잘 포착할 수 있는 "음절 기반의 Convolutional Neural Network(CNN)"의 아키텍쳐를 제안하여 66.80%의 성능을 보였다. 이 방법을 사용하면 형태소 분석등 개체명 이전 단계에서 발생하는 오류에 의해 개체명 인식(NER)의 성능이 떨어지는 문제를 해결할 수 있고, 조사나 어미 등을 제거하기 위한 후처리를 생략할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.292-299
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• 2000

본 논문에서는 개체명 사전과 결합 단어 사전, 그리고 용언의 하위범주화 사전을 이용하는 규칙기반의 한국어 개체명 인식 방법을 제안한다. 각 규칙은 네 단계로 나누어 적용하는데, 첫번째 단계에서는 어절 내의 단어 정보를, 두번째 단계에서는 제한된 주변 문맥 정보를, 그리고 세번째 단계에서는 용언의 하위범주화 정보와 개체명과의 관계를 이용하고, 마지막으로 네번째 단계에서는 개체명 간의 관계 정보를 고려한다. 본 논문에서 제안한 규칙 기반 개체명 인식기의 성능을 평가하기 위해 실험한 결과 90.4%의 정확률과 83.4%의 재현율을 얻었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.20-23
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• 2020

개체 연결이란 문서에서 등장한 멘션(Mention)들을 지식 기반(Knowledge Base)상의 하나의 개체에 연결하는 문제를 말한다. 개체 연결은 개체를 찾는 멘션 탐지(mention detection)과정과 인식된 멘션에 대해 중의성을 해결하여 하나의 개체를 찾는 개체 중의성 해결(Entity disambiguation)과정으로 구성된다. 본 논문에서는 개체 정보를 강화하기 위해 wikipedia2vec정보를 결합하여 Entity 정보를 강화하고 문장 내에 모든 개체 정보를 활용하기 위해 집합적 개체를 정의하고 그래프 구조를 표현하기 위해 GNN을 활용하여 기존보다 높은 성능을 이끌어내었다.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.8
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• pp.813-821
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• 2017

Entity Linking find the meaning of an entity mention, which indicate the entity using different expressions, in a user's query by linking the entity mention and the entity in the knowledge base. This task has four challenges, including the difficult knowledge base construction problem, multiple presentation of the entity mention, ambiguity of entity linking, and NIL entity recognition. In this paper, we first construct the entity name dictionary based on Wikipedia to build a knowledge base and solve the multiple presentation problem. We then propose various methods for NIL entity recognition and solve the ambiguity of entity linking by training the support vector machine based on several features, including the similarity of the context, semantic relevance, clue word score, named entity type similarity of the mansion, entity name matching score, and object popularity score. We sequentially use the proposed two methods based on the constructed knowledge base, to obtain the good performance in the entity linking. In the result of the experiment, our system achieved 83.66% and 90.81% F1 score, which is the performance of the NIL entity recognition to solve the ambiguity of the entity linking.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.2
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• pp.229-236
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• 2003

Named entity recognition is the process indispensable to question answering and information extraction systems. This paper presents an HMM based named entity (m) recognition method using the construction principles of compound words. In Korean, many named entities can be decomposed into more than one word. Moreover, there are contextual relationships among nouns in an NE, and among an NE and its surrounding words. In this paper, we classify words into a word as an NE in itself, a word in an NE, and/or a word adjacent to an n, and train an HMM based on NE-related word types and parts of speech. Proposed named entity recognition (NER) system uses trigram model of HMM for considering variable length of NEs. However, the trigram model of HMM has a serious data sparseness problem. In order to solve the problem, we use multi-level back-offs. Experimental results show that our NER system can achieve an F-measure of 87.6% in the economic articles.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.79-84
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• 1999

본 연구에서는 문서분류시스템에서 자질의 표현으로 전문분야사전을 이용한 분야정보와 개체정보추출을 통한 개체정보를 이용한다. 또한 지식정보를 보완하기 위해 통계적인 방법으로 범주 전문용어를 인식하여 자질로 표현하는 방법을 제안한다. 문서에 나타난 용어들이 어떤 특정 전문분야에 속하는 용어들이 많이 나타나는 경우 그 문서는 용어들이 속한 분야의 문서일 가능성이 높다. 또한, 정보추출을 통해 용어가 어떠한 개체를 나타내는지를 인식하여 문서를 표현함으로써 문서가 내포하는 의미를 보다 잘 반영할 수 있게 된다. 분야정보나 개체정보를 알 수 없는 용어에 대해서는 학습문서로부터 전문분야를 자동 인식함으로써 문서표현의 지식정보를 보완한다. 전문분야, 개체정보 및 범주전문용어에 기반해서 표현된 문서의 자질에 대해서 지지벡터기계 학습에 기반한 문서분류기틀 이용하여 각 범주에 대해 이진분류를 하였다. 제안된 문서자질표현은 용어기반의 자질표현에 비해 좋은 성능을 보이고 있다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2008.05a
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• pp.12-17
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• 2008

시맨틱 웹 기반의 차세대 정보 서비스인 OntoFrame2007은 시맨틱 웹과 웹 2.0 기술을 상호 보완하여 개발한 플랫폼으로 URI기반의 개체 중심적 통합 검색을 통해 Topic, Person, Event 기반의 개체 페이지를 구성한다. 각 페이지에는 Add-on 서비스를 통해 연구자 그룹, 연구자 네트워크, 통계 정보를 제공하며, 매쉬업 기술을 이용하여 매핑 서비스, 도서 서비스를 제공한다. OntoFrame2007은 서비스 설계 과정에서 Google, Google Scholar, CiteSeer, yesKisti 사이트와 비교하여 사용자의 요구사항 및 각 서비스의 장점을 최대한 반영시켰으며, 개발 단계마다 반복적 사용성 평가를 통해 사용자 중심의 서비스를 제공하도록 개선시켰다. 본 시스템에서는 URI를 통해 개체의 모호성을 제거하여 키워드 기반의 통합 검색의 한계를 극복하였으며, 사용자 질의어를 식별하여 단위 서비스로 구성된 최적 개체 페이지를 통해 정교한 검색 서비스를 제공해준다. 개체 페이지들은 키워드 검색 결과, 연구 동향 정보 및 연구자 그룹, 전문가 네트워크 및 지역별 연구 동향 등을 제공해준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.337-342
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• 2020

음절 기반 모델은 음절 하나가 모델의 입력이 되며, 형태소 분석을 기반으로 하는 모델에서 발생하는 에러 전파(error propagation)와 미등록어 문제를 회피할 수 있다. 개체명 인식은 주어진 문장에서 고유한 의미를 갖는 단어를 찾아 개체 범주로 분류하는 자연어처리 태스크이며, 슬롯 필링(slot filling)은 문장 안에서 의미 정보를 추출하는 자연어이해 태스크이다. 본 논문에서는 자동차 도메인 슬롯 필링 데이터셋을 구축하며, 음절 단위로 한국어 개체명 인식과 슬롯 필링을 수행하고, 성능 향상을 위하여 한국어 대용량 코퍼스를 음절 단위로 사전학습한 ELECTRA 모델 기반 학습방법을 제안한다. 실험 결과, 국립국어원 문어체 개체명 데이터셋에서 F1 88.93%, ETRI 데이터셋에서는 F1 94.85%, 자동차 도메인 슬롯 필링에서는 F1 94.74%로 우수한 성능을 보였다. 이에 따라, 본 논문에서 제안한 방법이 의미있음을 알 수 있다.