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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.2
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 167 - 173 (7page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2021.48.2.167
이용수
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한국어 형태소 분석은 형태소 분석, 품사 태깅 과정으로 나뉜다. 형태소 분석 과정에서 형태소와 품사 후보 쌍을 추출하고, 품사 태깅 과정에서는 추출된 후보 중 문맥에 알맞은 형태소와 품사를 결정한다. 개체명 인식은 문장 내에서 인명, 지명, 기관명, 날짜, 시간 등과 같이 고유한 의미를 갖는 단어를 찾아 개체명을 부착하는 기술이다. 개체명 인식과 형태소 분석 연구는 주로 독립적으로 수행되며, 많은 개체명 인식 연구에서 품사 정보를 사용한다. 이 과정에서 형태소 분석의 오류가 개체명 인식에 치명적인 오류로 전파된다. 본 논문에서는 오류 전파를 최소화하기 위해 통합 모델을 제안한다. 형태소 분석기의 오류를 줄이기 위해 순차적 레이블 부착 문제에 효과적인 레이블 주의 집중 네트워크를 활용한다. 실험 결과, 개체명 인식과 형태소 분석의 단일 모델보다 통합 모델의 성능이 더 높음을 보였다. 또한 기존의 통합모델 보다 레이블 주의 집중 네트워크를 적용한 제안 모델이 더 높은 성능을 보였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 개체명 인식과 형태소 분석 통합 모델
4. 실험 및 평가
5. 결론
References
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
S. Na, H. Kim, J. Min, and K. Kim, "Improving LSTM CRFs using character-based compositions for Korean named entity recognition," Computer Speech & Language, Vol. 54, pp. 106-121, Mar. 2019.
S. Park and H. Kim, "Named Entity Recognition using Attention Mechanism," Proc. of the 30th Annual Conference on Human & Cognitive Language Technology, pp. 678-680, Oct. 2018. (in Korean)
H. Kim and H. Kim, "How to Use Effective Dictionary Feature for Deep Learning based Named Entity Recognition," Proc. of the 31th Annual Conference on Human & Cognitive Language Technology, pp. 319-322, 2019. (in Korean)
J.A.K. Suykens and V. Joos, "Least squares support vector machine classifiers," Neural processing letters 9.3 (1999), pp. 293-300, 1999.
Sutton, Charles and M. Andrew, "An introduction to conditional random fields," Foundations and Trends® in Machine Learning 4.4, pp. 267-373, 2012.
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