Annual Conference on Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리))
- 2015.10a
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- Pages.174-177
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- 2015
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- 2005-3053(pISSN)
Accuracy Improvement of Self-knowledge Learning by Filtering Triple
트리플 필터링을 통한 한국어 자가 지식 학습 정확률 향상
- Lee, Jisu (School of Computer Science and Engineering, Kyungpook National University) ;
- Kim, Kyounghun (School of Computer Science and Engineering, Kyungpook National University) ;
- Choi, Su Jeong (School of Computer Science and Engineering, Kyungpook National University) ;
- Park, Seong-Bae (School of Computer Science and Engineering, Kyungpook National University) ;
- Park, Se-Young (School of Computer Science and Engineering, Kyungpook National University)
- Published : 2015.10.17
Abstract
자가 지식 학습 프레임워크는 자연어 텍스트에서 지식 트리플을 생성하기 위한 방법 중 하나로, 문장의 의존 관계 트리 상에서 주어 개체와 목적어 개체 사이의 관계를 패턴으로 학습해 이 패턴을 바탕으로 새로운 지식 트리플을 생성한다. 그러나 이 방법은 의존 관계 트리를 생성하는 도구의 성능에 영향을 받을 뿐만 아니라 생성된 지식 트리플을 반복적으로 사용하는 자가 지식 학습의 특성상 오류가 누적될 가능성이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 자가 지식 학습 프레임워크에서 생성된 지식 트리플을 TransR 신뢰도 함수를 사용해 신뢰도 값을 측정하여 그 값에 따라 지식 트리플을 필터링하는 방법을 제안한다. 실험 결과에 따르면 필터링 된 지식 트리플들이 그렇지 않은 지식 트리플들에 비하여 더 높은 정확률을 보여주어, 제안한 방법이 자가 지식 학습 프레임워크의 정확률 향상에 효과적임을 증명하였다.