• 제목/요약/키워드: Terminology Recognition

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전문용어 인식 시스템을 위한 분산 병렬 처리 플랫폼 최적화 및 성능평가 (Optimization and Performance Analysis of Distributed Parallel Processing Platform for Terminology Recognition System)

  • 최윤수;이원구;이민호;최동훈;윤화묵;송사광;정한민
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제12권10호
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    • pp.1-10
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    • 2012
  • 과학기술 문헌의 전문용어 인식 분야는 지금까지 다양한 통계적 방법론을 사용하여 용어 인식 정확률을 향상시키기 위하여 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. 본 논문에서는 전문용어를 인식하는 과정에서 병목현상이 발생하는 작업을 '후보용어 추출 과정'의 언어처리부분과 '용어 가중치 할당 과정'에서 통계정보를 취합하는 부분으로 분류하고, 각 작업을 분산병렬 처리 기반의 맵리듀스 작업을 이용하여 해결하는 전문용어 인식 방법을 구현하고 실험하였다. 실험은 확장성과 분산 병렬 처리 환경 최적화 두 가지로 수행하였고, 첫 번째 실험에서 12개의 노드를 사용하여 분산 병렬 처리하였을 때 단일 머신을 사용한 경우보다 11.27배의 처리속도 향상을 보였다. 두 번째 실험에서 1)기본 환경, 2)복수 리듀서, 3)컴바이너, 4) 2)와 3)의 조합에 대하여 수행하였고, 3)컴바이너 사용이 가장 우수한 성능을 보여 주었다. 본 논문에서 구현된 전문용어 인식 시스템은 대용량 과학기술 문헌에 대한 지식 추출 작업속도 개선에 기여하였다.

과학 기술 문헌 분석을 위한 기계학습 기반 범용 전문용어 인식 시스템 (Terminology Recognition System based on Machine Learning for Scientific Document Analysis)

  • 최윤수;송사광;전홍우;정창후;최성필
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제18D권5호
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    • pp.329-338
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    • 2011
  • 문헌에서의 전문용어 인식 연구는 정보검색, 정보추출, 시맨틱 웹, 질의응답 분야 등의 연구를 위한 선행 연구로서, 지금까지 대부분 특정 분야, 특히 생의학 분야에서 집중되어 연구되어 왔다. 그러나 기존 연구들이 특정 도메인 또는 문헌 내부 통계 정보를 활용함으로써 범용적인 전문용어 인식에 한계점을 보여 왔기 때문에, 본 연구에서는 웹 검색 결과와 사전, 후보용어의 문형 특징 등을 활용하는 기계 학습 기반 범용 전문용어 인식 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 문헌의 지역 통계 정보를 사용하는 방법(C-value)과 비교 실험하여 80.8%의 F-값으로 6.5%의 성능향상을 보였다. 다양한 응집도 자질들을 접목한 두 번째 실험에서는 Normalized Google Distance 방법과 접목한 방식이 F-값 81.8%의 성능으로 최고의 성능을 나타냈다. 기계 학습 방법으로는 로지스틱 회귀분석, C4.5, SVMs 등을 적용하였는데, 일반적으로 이진 분류에 좋은 성능을 보이는 SVMs과 로지스틱 회귀분석 방법보다 결정 트리 방식의 C4.5가 전반적으로 좋은 성능을 보였다.

Design and Implementation of an Ontology-based Knowledge Management System

  • Hideki-Mima;Yoon, Tae-Sung;Katsumori-Matsushima
    • 한국전자거래학회:학술대회논문집
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    • 한국전자거래학회 2004년도 e-Biz World Conference
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    • pp.107-111
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    • 2004
  • The purpose of the study is to develop an integrated knowledge management system for the domains of genome and nano-technology, in which terminology-based literature mining, knowledge acquisition, knowledge structuring, and knowledge retrieval are combined. The system supports integrating different types of databases (papers and patents, technologies and innovations) and retrieving different types of knowledge simultaneously. The main objective of the system is to facilitate knowledge acquisition from documents and new knowledge discovery through a terminology-based similarity calculation and a visualization of automatically structured knowledge. Implementation issue of the system is also mentioned.

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과학기술 핵심개체 인식기술 통합에 관한 연구 (A Study on the Integration of Recognition Technology for Scientific Core Entities)

  • 최윤수;정창후;조현양
    • 정보관리학회지
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    • 제28권1호
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    • pp.89-104
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    • 2011
  • 대용량 문서에서 정보를 추출하는 작업은 정보검색 분야뿐 아니라 질의응답과 요약 분야에서 매우 유용하다. 정보추출은 비정형 데이터로부터 정형화된 정보를 자동으로 추출하는 작업으로서 개체명 인식, 전문용어 인식, 대용어 참조해소, 관계 추출 작업 등으로 구성된다. 이들 각각의 기술들은 지금까지 독립적으로 연구되어왔기 때문에, 구조적으로 상이한 입출력 방식을 가지며, 하부모듈인 언어처리 엔진들은 특성에 따라 개발 환경이 매우 다양하여 통합 활용이 어렵다. 과학기술문헌의 경우 개체명과 전문용어가 혼재되어 있는 형태로 구성된 문서가 많으므로, 기존의 연구결과를 이용하여 접근한다면 결과물 통합과정의 불편함과 처리속도에 많은 제약이 따른다. 본 연구에서는 과학기술문헌을 분석하여 개체명과 전문용어를 통합 추출할 수 있는 기반 프레임워크를 개발한다. 이를 위하여, 문장자동분리, 품사태깅, 기저구인식 등과 같은 기반 언어 분석 모듈은 물론 이를 활용한 개체명 인식기, 전문용어 인식기를 개발하고 이들을 하나의 플랫폼으로 통합한 과학기술 핵심개체 인식 체계를 제안한다.

사전간 계층관계를 이용한 전문용어 자동 추출 기법 (Automatic Terminology Recognition using the Dictionary Hierarchy)

  • 오종훈;이경순;최기선
    • 한국인지과학회:학술대회논문집
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    • 한국인지과학회 2000년도 춘계 학술대회
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    • pp.131-136
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    • 2000
  • 기존의 통계에 기반한 용어 자동 추출 기법(Automatic Term Recognition)은 비교적 좋은 성능의 결과를 보여왔다. 하지만 전문용어 사전 등의 정보를 이용하여 성능의 향상을 이룰 수 있는 여지는 여전히 남아있다. 본 논문에서는 이러한 근거에 기반하여 전문용어간의 계층 정보를 전문용어 사전을 통하여 구축하고 이를 이용하여 전문용어를 추출하는 방법을 제안하고자 한다. 본 논문이 제안하는 기법은 기존의 방법에 비해 좋은 성능을 나타내었다.

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GIS 용어 표준화과정에 대한 고찰 (Control Procedures of Standardization for GIS Terminology)

  • 성효현
    • Spatial Information Research
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    • 제6권2호
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    • pp.183-199
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    • 1998
  • 본 연구는 한국 95용어 표준을 구축하기 위한 기초를 마련하기 위해 국제표준기관인 ISO의 지리정보기술 위원회(TC211)에 제시된 용어표준화 과정과 국내 정보산업 표준화 과정을 분석하였다. 이를 위해 ISO/TC211에서 제시되는 문서들을 수집하여 용어 표준화 과정 및 최근까지 구축된 지리정보 용어의 표준안을 참조하였다. 특히 다양한GIS표준화 기구에서 수행되고 있는 국제 GIS용어표준안을 비교 분석하여 실제적 흑은 잠재적인 문제들에 대하여 주어진 상황에서 최선의 질서를 이루기 위해 공통적이거나 혹은 반복적으로 적용될 수 있는 규정을 제정하는데 도움을 주려한다. 국제적으로 GIS의 용어표준화 과정은 제안단계를 거쳐 준비단계에서 작업초안(WD:Working Draft)을 작성하는 단계에 머무르고 있다. 반면에 우리나라에서 정보산업 분야의 국제표준 제정작업은 정보산업의 경쟁력을 획기적으로 향상시키기 위해 추진하는 국책과제로서, 통상산업부가 추진하는 산업기술 기반조성사업의 일환으로 추진되고 있다. 우리나라에서 적극적으로 용어표준화과정에 참여할 경우 우리나라 상황에 적합한 용어표준으로 국제표준화를 선도할 수 있다고 생각된다. 따라서 현재 국제표준화기구에서 추진되고 있는 용어 표준화추세를 정확하게 파악한다면, 한국의 ISO/TC211ㆍ지리정보기술위원회의 용어 표준 작업반에서 국내의 업계 및 관련기관의 의견을 수렴한 GIS용KS(안)을 개발하는데 매우 중요한 자료로 활용될 수 있으리라 생각된다.

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생의학분야 PLOT 및 관계추출을 위한 테스트컬렉션 구축 (Construction of Test Collection for Extraction of Biomedical PLOT & Relations)

  • 최윤수;최성필;정창후
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2010년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.425-427
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    • 2010
  • 대용량 문서에서 정보를 추출하는 작업은 크게 개체명 인식, 전문용어 인식, 관계추출 작업으로 구성된다. 이들 각각의 기술들은 지금까지 독립적으로 연구되어 왔기 때문에, 이와 관련된 기계학습모델을 위한 테스트컬렉션 또한 독립적으로 구축되어 왔다. 과학기술문헌의 경우 개체명과 전문용어가 혼재되어 있는 형태로 구성된 문서가 많아, 기존의 연구결과를 이용하여 접근한다면 결과물 통합과정의 불편함과 처리속도에 많은 제약이 따르므로, 개체명과 전문용어를 동시에 추출 할 수 있는 기계학습 모델을 위한 테스트컬렉션이 필요하다. 본 연구에서는 생의학 분야 과학기술문헌에 대한 개체명, 전문용어를 통합한 PLOT(Person, Location, Organization, Terminology)과, PLOT 간의 관계추출을 위한 테스트컬렉션을 구축한다.

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Improving spaCy dependency annotation and PoS tagging web service using independent NER services

  • Colic, Nico;Rinaldi, Fabio
    • Genomics & Informatics
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    • 제17권2호
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    • pp.21.1-21.6
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    • 2019
  • Dependency parsing is often used as a component in many text analysis pipelines. However, performance, especially in specialized domains, suffers from the presence of complex terminology. Our hypothesis is that including named entity annotations can improve the speed and quality of dependency parses. As part of BLAH5, we built a web service delivering improved dependency parses by taking into account named entity annotations obtained by third party services. Our evaluation shows improved results and better speed.

A Study on the Measure for Improving the Website of ScienceON

  • Younghee Noh
    • International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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    • 제14권3호
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    • pp.93-113
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    • 2024
  • This study was conducted for the purpose of deriving the existing ScienceON elements and reorganizing them to increase user convenience and utilization. Towards this end, implications were derived by analyzing the current status of the ScienceON's website, case studies and analysis of major similar institution websites, and user satisfaction surveys. Based on the derived contents, key terms were analyzed and redefined, the menu system was reorganized, and the menu names were redefined, and the menu system was reorganized to match the direction and identity of the redefined ScienceON. The study results based on such are as follows. First, the ScienceON's brand selection criteria and direction were based on service sustainability, service inclusiveness, recognition of portal characteristics, user friendliness and intuitiveness. Considering the meaning of branding, branding strategy, and selection criteria for ScienceON branding, ScienceON, Ontong ScienceON, ScienceONPlatform, science information portal, ScienceON, Mecca of science and technology information, and 5 brand names such as ScienceON were proposed. Second, to improve accessibility, usability, and satisfaction, it would be necessary to redefine current terms. Towards this end, it would be necessary to change the terminology of knowledge infrastructure search and to unify and organize the terminology. Third, in the current menu, the services provided as analysis services and curation services are organized in the beta service menu, and data such as papers, patents, reports, and trends are also serviced only through integrated search, and hence, each data type and service type classification must be improved.

대용량 자원 기반 과학기술 핵심개체 탐지를 위한 정보추출기술 통합에 관한 연구 (A Study on the Integration of Information Extraction Technology for Detecting Scientific Core Entities based on Large Resources)

  • 최윤수;정창후;최성필;류범종;김재훈
    • 정보관리연구
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    • 제40권4호
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    • pp.1-22
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    • 2009
  • 대용량 문서에서 정보를 추출하는 작업은 정보검색 분야 뿐 아니라 질의응답과 요약분야에서 매우 유용하다. 정보추출은 비정형 데이터로부터 정형화된 정보를 자동으로 추출하는 작업으로써, 개체명 인식, 전문용어 인식, 대용어 참조해소, 관계 추출 작업 등으로 구성된다. 이들 각각의 기술들은 지금까지 독립적으로 연구되어왔기 때문에, 구조적으로 상이한 입출력 방식을 가지며, 하부모듈인 언어처리 엔진들은 특성에 따라 개발 환경이 매우 다양하여 통합 활용이 어렵다. 과학기술문헌의 경우 개체명과 전문용어가 혼재되어 있는 형태로 구성된 문서가 많으므로, 기존의 연구결과를 이용하여 접근한다면 결과물 통합과정의 불편함과 처리속도에 많은 제약이 따른다. 본 연구에서는 생의학 분야 과학기술 문헌을 분석하여 전문용어 및 개체명 등을 통합 추출할 수 있는 기반 프레임워크를 개발한다. 이를 위하여, 문장자동분리, 품사태깅, 기저구인식 등과 같은 기반 언어 분석 모듈은 물론 이를 활용한 개체명 인식기, 전문용어 인식기를 개발하고 이들을 하나의 플랫폼으로 통합한 과학기술 핵심개체 인식 체계를 제안한다. 전체 플랫폼의 성능을 체계적으로 평가하기 위해서, KEEC 2009를 비롯한 다양한 말뭉치를 기반으로 세부 요수 모듈에 대한 성능 평가를 수행하였으며, 비교적 높은 수준의 성능을 확보하였다. 본 논문에서 개발된 핵심개체자동인식 플랫폼은 정보검색, 질의응답, 문서색인, 사전구축 등 다양한 정보서비스 분야에 활용될 수 있다.