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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.1
- 수록면
- 163 - 170 (8page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2016.14.1.163
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범람하는 정보의 홍수 속에서 사용자의 관심도가 높은 특정 정보를 자동으로 수집하여 효과적으로 관리하는 기술에 대한 요구 역시 폭증하고 있다. 일반적으로 사용자들이 주로 관심있어 하는 정보는 주로 개체명(Named Entity: NE)에 관한 것으로, 본 논문에서는 기존에 구축된 개체명 사전을 자동으로 확장하고 오류를 보정하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 집단지성을 통해 구축된 위키피디아에 내의 내포되어 있는 메타데이터 특성을 살펴보고 그 중에서 특히 앵커 정보를 활용해 기존 개체명 인식 결과의 오류를 보정하는 방법을 제안했다. 특히 능동학습(Active Learning) 방법을 통해 수작업을 최소화 하는 방안을 고안했으며 실험을 통해 전체 오류 중 상당 부분을 자동으로 보정할 수 있음을 보였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 위키피디아 앵커 특성 분석
Ⅳ. 보정 대상 개체명 후보 특성 분석
Ⅴ. 개체명 사전 확장 및 오류 보정
Ⅵ. 결론 및 향후 과제
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
T. J. Kim, E. Sang, and D. M. Fien, "Languageindependent named entity recognition", Proceeding of the 17th conference on Natural language learning at HLT-NAACL, Vol. 4, pp. 142-147, 2003.
K. M. Bae, S. H. Kim, Y. J Ko, and J. H. Kim, "An Efficient Named Entity and Topic Word Recognition Method Based on Named Entity Pattern in a Natural Language Interface", Journal of KIIT, Vol. 12, No. 1, 121-129, Jan. 2014.
Seung-Hee Han, "Thesaurus Updating Using Collective Intelligence: Based on Wikipedia Encyclopedia", Journal of the Korean Socieity for Information Management, Vol. 26, No. 3, pp. 25- 43, Sep. 2009.
J. H. Choi, C. Choi, and P. K. Kim, "An Extension method of Domain Ontology using a link Grammar", Journal of KIIT, Vol. 9, No. 3, 163-172, Mar. 2011.
A. Toral and R. Munoz, "A proposal to automatically buid and maintain gazetters for named entity recognition by using Wikipedia", Proceedings of EACL, pp. 56-61, 2006.
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