A Named-Entity Recognition Training Method Using Bagging-Based Bootstrapping

정유진; 김주애; 고영중; 서정연

doi:10.5626/JOK.2018.45.8.825

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 정유진 (서강대학교) 김주애 (서강대학교) 고영중 (동아대학교) 서정연 (서강대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.8

발행연도: 2018.8

수록면: 825 - 830 (6page)

DOI: 10.5626/JOK.2018.45.8.825

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

기존 개체명 인식 연구는 지도학습에 기반한 개체명인식이 주를 이루고 있다. 지도학습에 기반한 개체명인식이 좋은 성능을 보이고 있지만, 대량의 정답 말뭉치를 구축하기 위해 많은 시간과 비용을 필요로 한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 대량의 말뭉치에 수동으로 정답을 부여하기 위한 노력 없이, 개체명 인식 모델이 자동 생성한 정답을 학습에 사용하는 개체명 인식 모델 학습 기법을 제안한다. 제안 방법은 소량의 개체명 정답 말뭉치만으로 대량의 개체명 정답을 자동 생성하여 학습에 사용하므로, 대량의 정답 말뭉치를 생성하기 위해 필요한 시간과 비용을 크게 절감시킨다. 추가적으로 배깅 기법을 사용하여 자동 생성한 정답들 중 오류를 제거한다. 부트스트래핑 기법과 배깅 기법을 추가하였을때, F1 점수 최고 70.67%를 기록하였다. 비교를 위한 기본 CRF 개체명 인식 모델의 F1 점수는 65.59%를 기록하였다.

#개체명 인식 #부트스트래핑 #배깅 #CRF #준지도학습 #말뭉치 생성 #Named-entity recognition #bootstrapping #bagging #semi-supervised learning #corpus generation

참고문헌 (11)

참고문헌 신청

Steven P. Abney, Bootstrapping, Proc. of Association of Computational Linguists, pp. 360-367, 2002. Breiman, L., Bagging predictors, Machine Learning, Vol. 24, pp. 123-140, 1996. Changki Lee, Yi-Gyu Hwang, Hyo-Jung Oh, Soojong Lim, Jeong Heo, Chung-Hee Lee, Hyeon- Jin Kim, Ji-Hyun Wang, Myung-Gil Jang, Fine- Grained Named Entity Recognition using Conditional Random Fields for Question Answering, Proc. of the 18th Annual Conference on Human and Cognitive Language Technology, pp. 268-272, 2006. Guillaume Lample, Miguel Ballesteros, Sandeep Subramanian, Kazuya Kawakami, and Chris Dyer, Neural Architectures for Named Entity Recognition Proc. of NAACL, 2016. Sunjae Kwon, Youngjoong Ko, Jungyun Seo, A Robust Named-Entity Recognition System Using Syllable Bigram Embedding with Eojeol Prefix Information, Proc. of the 2017 ACM on Conference on Information and Knowledge Management, 2017.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

정유진

소속기관 서강대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

논문수 3 이용수 377

김주애

소속기관 현대자동차

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

논문수 12 이용수 2,430

고영중

소속기관 성균관대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 TOP 5% 복합학 > 뇌인지과학

논문수 75 이용수 16,216

서정연

소속기관 서강대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 TOP 5% 복합학 > 학제간연구

논문수 164 이용수 20,925

이 논문과 함께 이용한 논문

데이터 마이닝에서 배깅, 부스팅, SVM 분류 알고리즘 비교 분석

이영섭 , 오현정 , 김미경 응용통계연구 2005 .07

데이터 bagging을 활용한 링 타입 Auto Tool Changer shaft의 가속 수명 인자 적정성 평가에 관한 연구

강세찬 , 김성재 , 성규진 외 1명 한국기계가공학회지 2023 .02

A Method to Enhance the Accuracy of Braille Block Recognition for Walking Assistance of the Visually Impaired: Use of YOLOv5 and Analysis of Vertex Coordinates

강준구 , 바제네자 발렌틴 , 안소명 외 2명 Journal of KIISE 2022 .04

최적화 하이퍼 파라미터의 XGBoost 학습자 기반 배깅 모델을 활용한 태양광 출력 예측

최성현 , 허진 전기학회논문지 2020 .07

개체명인식을 활용한 비정형 텍스트데이터 위치탐지 방안

민경현 , 유기윤 , 김지영 대한공간정보학회 학술대회 2018 .11

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (11)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)