• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권4호
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• pp.333-337
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• 2015

본 논문에서는 품사태그가 부착된 의존구문 트리와 개체명 정보가 자동 태깅된 말뭉치에서 멘션(Mention)을 추출하고, SVM을 기반으로 한 멘션 페어 모델(Mention Pair Model) 이용하는 한국어 상호참조해결 시스템을 제안한다. 시스템의 학습과 평가를 위해서 신문기사를 기반으로 하는 14개의 문서와, 위키피디아(Wikipedia)를 기반으로 하는 200개의 질의응답 문서를 분석하여 상호참조해결 정보가 담긴 말뭉치를 구축했다. 실험결과 본 논문에서 제안한 시스템의 성능은 MUC-F1 55.68%, B-cube-F1 57.19%, CEAFE-F1 61.75% 로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.824-827
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• 2015

최근 자연어처리에 딥 러닝이 적용되고 있다. 딥 러닝은 기존의 기계학습 방법들과 달리, 자질 추출 및 조합 등과 같이 사람이 직접 수행해야 했던 부분들을 자동으로 처리할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 기존 상호참조해결에 적용했던 SVM 대신 딥 러닝을 이용할 것을 제안한다. 실험결과, 딥 러닝을 이용한 시스템의 성능이 57.96%로 SVM을 이용한 것보다 약 9.6%만큼 높았다.