• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.124-130
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• 2021

기계요약의 사실 불일치는 생성된 요약이 원문과 다른 사실 정보를 전달하는 현상이며, 특히 개체명이 잘못 사용되었을 때 기계요약의 신뢰성을 크게 훼손한다. 개체명의 수정을 위해서는 두 가지 작업을 수행해야한다. 먼저 요약 내 각 개체명이 올바르게 쓰였는지 판별을 해야하며, 이후 잘못된 개체명을 맞게 고치는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 두 가지 작업 모두 각 개체명을 문맥적으로 이해함으로써 해결할 수 있다고 가정하고, 이에 따라 두 작업에 대한 다중 작업 학습 방법을 제안한다. 제안한 방법을 통해 학습한 모델은 생성된 기계요약에 대한 후처리 교정을 수행할 수 있다. 제안 모델을 평가하기 위해 강제적으로 개체명을 훼손시킨 요약데이터와 기계 요약 데이터에 대해서 성능을 평가 하였으며, 다른 개체명 수정 모델과 비교하였다. 제안모델은 개체명 수준에서 92.9%의 교정 정확도를 달성했으며, KoBART 요약모델이 만든 기계요약의 사실 정확도 4.88% 포인트 향상시켰다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.172-175
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• 2018

환자의 병력을 서술하는 임상문서에서 임상 개체명들은 그들 사이에 개체명이 아닌 단어들이 위치하기 때문에 거리상으로 서로 떨어져 있고, 임상 개체명인식에 많이 사용되는 조건부무작위장(conditional random fields; CRF) 모델은 Markov 속성을 따르기 때문에 서로 떨어져 있는 개체명 라벨 간의 전이 정보는 모델의 계산에서 무시된다. 본 논문에서는 라벨링 모델에 서로 떨어진 개체명 간 전이 관계를 표현하기 위하여 CRF 모델의 구조를 변경하는 방법론을 소개한다. 제안된 CRF 모델 디자인에서는 모델의 계산효율성을 빠르게 유지하기 위하여 Markov 속성을 유지하는 1차 모델 구조를 유지한다. 모델은 선행하는 개체명의 라벨 정보를 후행하는 개체명 엔터티에게 전달하기 위하여 선행 개체명의 라벨을 뒤 따르는 비개체명 라벨에 전이시키고 이를 통해 후행하는 개체명은 선행하는 개체명의 라벨 정보를 알 수 있게 된다. 라벨의 고차 전이 정보를 전달함에도 모델의 구조는 1차 전이 구조를 유지함으로 n차 구조의 모델보다 빠른 계산 속도를 유지할 수 있게 된다. 모델의 성능 평가를 위하여 서울대학교병원 류머티즘내과에서 퇴원한 환자들의 퇴원요약지에 병력과 관련된 엔터티가 태깅된 평가 데이터와 i2b2 2012/VA 임상자연어처리 shared task의 임상 개체명 추출 데이터를 사용하였고 기본 CRF 모델들(1차, 2차)과 비교하였다. 피처 조합에 따라 모델들을 평가한 결과 제안한 모델이 거의 모든 경우에서 기본 모델들에 비하여 F1-score의 성능을 향상시킴을 관찰할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.183-186
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• 2014

특허 분석에서 관심 있는 기술명, 서비스명, 제품명을 인식하도록 기계학습 기법을 사용해 개체명 인식기의 성능을 평가해 보았다. 개체인식을 위한 엔진은 스탠포드 대학의 NER과 CRF++을 사용하였다. 그 결과 F1값인 0.5612로 나타났다. 이것은 인명, 지역명, 조직명 개체를 인식하는 다른 연구에서 나타난 0.7857보다 0.2245 떨어지는 결과이다. 특허 개체명 인식에 대한 자질값 선정과 사전처리에 대한 더 많은 연구가 필요하다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.185-191
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• 2022

개인정보에 대한 경각심 및 중요성 증대에 따라 텍스트 내 개인정보를 탐지하는 태스크가 주목받고 있다. 본 연구에서는 개인정보 탐지 및 비식별화를 위한 개인정보 특화 개체명 태그셋 7개를 고안하는 한편 이를 바탕으로 비식별화된 원천 데이터에 가상의 데이터를 대치하고 개체명을 주석함으로써 개인정보 특화 개체명 데이터셋을 구축하였다. 개인정보 분류 실험에는 KR-ELECTRA를 사용하였으며, 실험 결과 일반 개체명 및 정규식 바탕의 규칙 기반 개인정보 탐지 성능과 비교하여 특화 개체명을 활용한 딥러닝 기반의 개인정보 탐지가 더 높은 성능을 보임을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.324-326
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• 2017

개체명 인식은 입력 문장에서 인명, 지명, 기관명, 날짜, 시간 등과 같은 고유한 의미를 갖는 단어 열을 찾아 범주를 부착하는 기술이다. 기존의 연구에서는 단어 단위나 음절 단위를 입력으로 사용하였다. 하지만 단어 단위의 경우 미등록어 처리가 어려우며 음절 단위의 경우 단어 고유의 의미가 희석되는 문제가 발생한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 본 논문에서는 형태소 단위 개체명 인식기와 음절 단위 개체명 인식기를 앙상블하여 보정된 결과를 예측하는 개체명 인식기를 제안한다. 제안된 모델은 각각의 단일 입력 모델보다 향상된 F1-점수(0.8049)를 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.330-332
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• 2017

개체명 인식(Named Entity Recognition, 이하 NER)은 인명(PS), 기관명(OG), 장소(LC), 날짜(DT), 시간(TI) 등에 해당하는 개체명에 일정한 태깅 값을 주어 그 정보를 가시화하는 작업이다. 한국어 개체명 인식은 아직 그 자질이 충분히 밝혀져 있지 않아 자연어 처리 분야의 발전을 더디게 하는 한 요소로 작용하고 있다. 한국어가 음절 기반으로 단어를 형성하고 비교적 어순이 자유롭다는 특성이 있기에, 이런 특징을 잘 포착할 수 있는 "음절 기반의 Convolutional Neural Network(CNN)"의 아키텍쳐를 제안하여 66.80%의 성능을 보였다. 이 방법을 사용하면 형태소 분석등 개체명 이전 단계에서 발생하는 오류에 의해 개체명 인식(NER)의 성능이 떨어지는 문제를 해결할 수 있고, 조사나 어미 등을 제거하기 위한 후처리를 생략할 수 있다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.324-326
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• 2017

개체명 인식은 입력 문장에서 인명, 지명, 기관명, 날짜, 시간 등과 같은 고유한 의미를 갖는 단어 열을 찾아 범주를 부착하는 기술이다. 기존의 연구에서는 단어 단위나 음절 단위를 입력으로 사용하였다. 하지만 단어 단위의 경우 미등록어 처리가 어려우며 음절 단위의 경우 단어 고유의 의미가 희석되는 문제가 발생한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 본 논문에서는 형태소 단위 개체명 인식기와 음절 단위 개체명 인식기를 앙상블하여 보정된 결과를 예측하는 개체명 인식기를 제안한다. 제안된 모델은 각각의 단일 입력 모델보다 향상된 F1-점수(0.8049)를 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.330-332
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• 2017

개체명 인식(Named Entity Recognition, 이하 NER)은 인명(PS), 기관명(OG), 장소(LC), 날짜(DT), 시간(TI) 등에 해당하는 개체명에 일정한 태깅 값을 주어 그 정보를 가시화하는 작업이다. 한국어 개체명 인식은 아직 그 자질이 충분히 밝혀져 있지 않아 자연어 처리 분야의 발전을 더디게 하는 한 요소로 작용하고 있다. 한국어가 음절 기반으로 단어를 형성하고 비교적 어순이 자유롭다는 특성이 있기에, 이런 특징을 잘 포착할 수 있는 "음절 기반의 Convolutional Neural Network(CNN)"의 아키텍쳐를 제안하여 66.80%의 성능을 보였다. 이 방법을 사용하면 형태소 분석등 개체명 이전 단계에서 발생하는 오류에 의해 개체명 인식(NER)의 성능이 떨어지는 문제를 해결할 수 있고, 조사나 어미 등을 제거하기 위한 후처리를 생략할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.171-174
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• 2013

본 논문은 모바일 기기에서 일정을 메모하거나 음성 인식 등의 인터페이스로부터 일정 관리, 약속과 관련된 문구가 입력되었을 때 입력 문자열로부터 개체명을 인식하여 시간, 장소, 참석자 등을 일정 관리 시스템에 자동으로 등록하는 개체명 인식 시스템을 개발하는 방법에 관한 연구이다. 일정 관리의 편의성을 위한 개체명 인식 시스템을 개발하기 위하여 개체명 사전을 구축하고, 자연어 처리 기술을 이용하여 정확하고 향후 발전 가능성이 높은 시스템을 개발하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.333-336
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• 2020

개체명 인식이란 문장에서 인명, 지명, 기관명 등과 같이 고유한 의미를 갖는 단어를 찾아 개체명을 분류하는 작업이다. 딥러닝을 활용한 연구가 수행되면서 개체명 인식에 RNN(Recurrent Neural Network)과 CRF(Condition Random Fields)를 결합한 연구가 좋은 성능을 보이고 있다. 그러나 CRF는 시간 복잡도가 분류해야 하는 클래스(Class) 개수의 제곱에 비례하고, 최근 RNN과 Softmax 모델보다 낮은 성능을 보이는 연구도 있었다. 본 논문에서는 CRF의 단점을 보완한 LAN(Label Attention Network)와 사전 학습 언어 모델인 음절 단위 ELECTRA를 활용하는 개체명 인식 모델을 제안한다.