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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정석원 (강원대학교) 최맹식 (강원대학교) 김학수 (강원대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.42 No.8
발행연도
2015.8
수록면
1,065 - 1,070 (6page)

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지식베이스는 자연어 처리 기반의 다양한 응용 시스템 성능에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 영어권에서는 WordNet, YAGO, Cyc, BabelNet과 같은 지식베이스들이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 위키백과와 YAGO로부터 YAGO 형식의 한국어 지식베이스(이하 K-YAGO)를 자동 구축하는 방법을 제안한다. 제안 시스템은 YAGO와 위키백과 인포박스간의 간단한 매칭을 통해 초기 K-YAGO를 구축한 뒤, 기계학습을 이용하여 초기 K-YAGO를 확장한다. 실험 결과, 제안 시스템은 초기 K-YAGO 구축 실험에서 0.9642의 신뢰도를 보였고, K-YAGO 확장 실험에서 0.9468의 정확도와 0.7596의 매크로 F1 척도를 보였다.
#K-YAGO #지식베이스 구축 #언어간 매칭 #기계학습 #Knowledge base construction #Interlanguage matching #Machine learning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. K-YAGO 구축 시스템
4. 실험 및 평가
5. 결론 및 향후연구
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