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개체명 인식(Named Entity Recognition) 시스템은 문서에서 인명(PS), 지명(LC), 단체명(OG)과 같은 개체명을 가지는 단어나 어구를 해당 개체명으로 인식하는 시스템이다. 개체명 인식을 하기위한 전통적인 연구방법으로는 hand-craft된 자질(feature)을 기반으로 모델을 학습하는 통계 기반의 모델이 있다. 최근에는 딥러닝 기반의 RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM(Long-short Term Memory)과 같은 모델을 이용하여 문장을 표현하는 자질을 구성하고 이를 개체명 인식과 같이 순서 라벨링(sequence labeling) 문제 해결에 이용한 연구가 제안되었다. 본 연구에서는 한국어 개체명 인식 시스템의 성능 향상을 위해, end-to-end learning 방식이 가능한 딥러닝 기반의 모델에 미리 구축되어 있는 hand-craft된 자질이나 품사 태깅 정보 및 기구축 사전(lexicon) 정보를 추가로 활용하여 자질을 보강(augmentation)하는 방법을 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방법에 따라 자질을 보강한 한국어 개체명 인식 시스템의 성능 향상을 확인하였다. 또한 본 연구의 결과를 한국어 자연어처리(NLP) 및 개체명 인식 시스템을 연구하는 연구자들과의 향후 협업 연구를 위해 github를 통해 공개하였다.
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A. Graves / 2005 / Framewise Phoneme Classification with Bidirectional LSTM and Other Neural Network Architectures / Neural Networks
A. Graves / 2013 / Speech recognition with deep recurrent neural networks / Proceedings of ICASSP : 6645 ~ 6649
A. McCallum / 2000 / Maximum entropy Markov models for information extraction and segmentation / Proceedings of ICML
G. Luo / 2015 / Joint entity recognition anddisambiguation / Proceedings of EMNLP-2015 : 879 ~ 888
J. P. Chiu / 2015 / Named en- tity recognition with bidirectional lstm-cnns / arXiv preprint arXiv:1511.08308
A. Graves / 2013 / Speech recognition with deep recurrent neural networks / Proceedings of ICASSP : 6645 ~ 6649
A. McCallum / 2000 / Maximum entropy Markov models for information extraction and segmentation / Proceedings of ICML
G. Luo / 2015 / Joint entity recognition anddisambiguation / Proceedings of EMNLP-2015 : 879 ~ 888
J. P. Chiu / 2015 / Named en- tity recognition with bidirectional lstm-cnns / arXiv preprint arXiv:1511.08308
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