한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리) (Annual Conference on Human and Language Technology)
- 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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- Pages.85-89
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- 2015
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- 2005-3053(pISSN)
LSTM-CRF를 이용한 생명과학분야 개체명 인식
Bio-NER using LSTM-CRF
- Choi, Kyoungho (Kangwon National University) ;
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Hwang, Hyunsun
(Kangwon National University) ;
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Lee, Changki
(Kangwon National University)
- 발행 : 2015.10.17
초록
본 논문에서는 시퀀스 레이블링 문제에 적합하다고 알려진 Long Short Term Memory Recurrent Neural Network에 아웃풋간의 의존관계를 추가한 LSTM-CRF(Conditional Random Field)를 이용하여 생명과학분야 개체명 인식 시스템을 구축하였다. 학습 및 평가를 위해 BioNLP 2011-st REL data를 개체명 인식 실험에 사용하였으며, 실험결과 LSTM-CRF를 사용한 시스템은 81.83의 F1-score를 기록해, 기존의 시스템인 "BANNER"의 F1-score 81.96과 비슷한 성능을 보였다.