• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2004.10d
• /
• pp.40-45
• /
• 2004

본 논문에서는 영화명, 도서명, 음악명 등의 제목 개체명 인식을 위한 새로운 방법에 대해 기술한다. 제목 개체명은 개체명 내부에 기존 MUC에서 분류한 인명, 지명, 기관명 등과 같은 일반적인 개체명과는 달리, 철자 자질 등 내부 자질을 사용하기 어려우며, 제목 개체명 부착 말뭉치가 없기 때문에 기존 연구에서 좋은 성능을 보인 방법들을 적용하기는 힘들다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 원시 말뭉치에서 자동으로 구축한 문맥 패턴 정보와 개체명 사전을 사용하여 제목 개체명을 인식하는 방법을 제안한다. 패턴과 제목 개체명 사전 구축을 위해, 사전 정보를 이용한 패턴 확장과 이렇게 구축된 패턴 정보를 사용한 사전 확장 단계를 반복 수행하여 문맥 패턴과 제목 개체명 사진을 점진적으로 증가시키는 방법을 사용하였으며, 이러한 정보가 제목 개체명 인식에 도움이 됨을 실험적으로 입증하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2017.10a
• /
• pp.309-313
• /
• 2017

개체명은 인명, 지명, 조직명 등 문서 내에서 중요한 의미를 가지므로 질의응답, 요약, 기계번역 분야에서 유용하게 사용되고 있다. 개체명 인식은 문서에서 개체명에 해당하는 단어를 찾아 개체명 범주를 부착하는 작업을 말한다. 개체명 인식 연구에는 개체명 범주가 부착된 개체명 말뭉치를 사용한다. 개체명의 범주는 연구 분야에 따라 다양하게 정의되므로 연구 분야에 적합한 개체명 말뭉치가 필요하다. 하지만 이런 말뭉치를 구축하는 일은 시간과 인력이 많이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 개체명 사전 기반의 반자동 말뭉치 구축 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 크게 전처리, 사용자 태깅, 후처리 단계로 나뉜다. 전처리 단계는 자동으로 개체명을 찾는 단계이다. 약 11만 개의 개체명을 기반으로 하여 트라이(trie) 구조의 개체명 사전을 구축한 후 사전을 이용하여 개체명을 자동으로 찾는다. 사용자 태깅 단계는 사용자가 수동으로 개체명을 태깅하는 단계이다. 전처리 단계에서 찾은 개체명 중 오류가 있는 개체명들은 수정하거나 삭제하고, 찾지 못한 개체명들은 사용자가 추가로 태깅하는 단계이다. 후처리 단계는 태깅한 결과로부터 사전 정보를 갱신하는 단계이다. 제안한 말뭉치 구축 도구를 이용하여 752개의 뉴스 기사에 대해 개체명을 태깅한 결과 7,620개의 개체명이 사전에 추가되었다. 제안한 도구를 사용한 결과 사용하지 않았을 때 비해 약 57.6% 정도 태깅 횟수가 감소했다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 2017.10a
• /
• pp.309-313
• /
• 2017

개체명은 인명, 지명, 조직명 등 문서 내에서 중요한 의미를 가지므로 질의응답, 요약, 기계번역 분야에서 유용하게 사용되고 있다. 개체명 인식은 문서에서 개체명에 해당하는 단어를 찾아 개체명 범주를 부착하는 작업을 말한다. 개체명 인식 연구에는 개체명 범주가 부착된 개체명 말뭉치를 사용한다. 개체명의 범주는 연구 분야에 따라 다양하게 정의되므로 연구 분야에 적합한 개체명 말뭉치가 필요하다. 하지만 이런 말뭉치를 구축하는 일은 시간과 인력이 많이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 개체명 사전 기반의 반자동 말뭉치 구축 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 크게 전처리, 사용자 태깅, 후처리 단계로 나뉜다. 전처리 단계는 자동으로 개체명을 찾는 단계이다. 약 11만 개의 개체명을 기반으로 하여 트라이(trie) 구조의 개체명 사전을 구축한 후 사전을 이용하여 개체명을 자동으로 찾는다. 사용자 태깅 단계는 사용자가 수동으로 개체명을 태깅하는 단계이다. 전처리 단계에서 찾은 개체명 중 오류가 있는 개체명들은 수정하거나 삭제하고, 찾지 못한 개체명들은 사용자가 추가로 태깅하는 단계이다. 후처리 단계는 태깅한 결과로부터 사전 정보를 갱신하는 단계이다. 제안한 말뭉치 구축 도구를 이용하여 752개의 뉴스 기사에 대해 개체명을 태깅한 결과 7,620개의 개체명이 사전에 추가되었다. 제안한 도구를 사용한 결과 사용하지 않았을 때 비해 약 57.6% 정도 태깅 횟수가 감소했다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2013.10a
• /
• pp.82-85
• /
• 2013

개체명 인식기에 대한 연구에서 개체명 사전은 필수적으로 필요하다. 그러나 공개된 개체명 사전은 거의 없기 때문에, 본 논문에서는 디비피디아의 데이터로부터 개체명을 효과적으로 추출하여 자동으로 구축할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 방법은 엔트리의 '이름'과 '분류' 정보를 사용한다. 엔트리의 '이름'은 개체명으로 사용하고, 엔트리의 '분류'는 각 개체명 클래스와의 상호정보량을 계산하여 엔트리와 개체명 클래스 사이의 점수를 계산한다. 이렇게 계산된 점수를 이용하여 개체명과 개체명 클래스를 매핑한다. 그 결과 76.7%의 평균 정확률을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2021.10a
• /
• pp.509-513
• /
• 2021

개체명 인식이란, 문장에서 인명, 지명, 기관명, 날짜, 시간 등의 고유한 의미의 단어를 찾아서 미리 정의된 레이블로 부착하는 것이다. 일부 단어는 문맥에 따라서 인명 혹은 기관 등 다양한 개체명을 가질 수 있다. 이로 인해, 개체명에 대한 중의성을 가지고 있는 단어는 개체명 인식 성능에 영향을 준다. 본 논문에서는 개체명에 대한 중의성을 최소화하기 위해 사전을 구축하여 ELECTRA 기반 모델에 적용하는 학습 방법을 제안한다. 또한, 개체명 인식 데이터의 일반화를 개선시키기 위해 동적 마스킹을 이용한 데이터 증강 기법을 적용하여 실험하였다. 실험 결과, 사전 기반 모델에서 92.81 %로 성능을 보였고 데이터 증강 기법을 적용한 모델은 93.17 %로 높은 성능을 보였다. 사전 기반 모델에서 추가적으로 데이터 증강 기법을 적용한 모델은 92.97 %의 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
• /
• 2000.06a
• /
• pp.292-299
• /
• 2000

본 논문에서는 개체명 사전과 결합 단어 사전, 그리고 용언의 하위범주화 사전을 이용하는 규칙기반의 한국어 개체명 인식 방법을 제안한다. 각 규칙은 네 단계로 나누어 적용하는데, 첫번째 단계에서는 어절 내의 단어 정보를, 두번째 단계에서는 제한된 주변 문맥 정보를, 그리고 세번째 단계에서는 용언의 하위범주화 정보와 개체명과의 관계를 이용하고, 마지막으로 네번째 단계에서는 개체명 간의 관계 정보를 고려한다. 본 논문에서 제안한 규칙 기반 개체명 인식기의 성능을 평가하기 위해 실험한 결과 90.4%의 정확률과 83.4%의 재현율을 얻었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2013.10a
• /
• pp.102-106
• /
• 2013

레스토랑 리뷰 분석을 위해서는 음식메뉴 개체명 인식이 매우 중요하다. 그러나 현재의 개체명 사전을 이용하여 리뷰 분석을 할 경우 구체적이고 복잡한 음식메뉴명을 표현하는데 충분하지 않으며 지속적인 업데이트가 힘들어 새로운 트렌드의 음식 메뉴명 등이 반영되지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 레스토랑 전문 사이트와 레시피 제공 사이트에서 각 레스토랑의 메뉴 정보와 음식명 등을 래퍼기반 웹 크롤러로 수집하였다. 그런 다음 빈도수가 낮은 음식메뉴와 레스토랑 온라인 리뷰에서 쓰이지 않는 음식메뉴를 제거하여 레스토랑 음식 메뉴 사전을 자동으로 구축하였다. 그리고 레스토랑 온라인 리뷰 문서를 이용해 음식 메뉴 사전의 엔티티들이 어느 유형의 레스토랑 리뷰에서 발견되는지를 찾아 빈도수를 구하고 분류 정보에 따른 비율을 사전에 추가하였다. 이 정보를 이용해 여러 분류 유형에 해당되는 음식메뉴를 구분할 수 있다. 실험 결과 한국관광공사 외국어 용례사전의 음식 메뉴명은 1,104개의 메뉴가 실제 레스토랑 리뷰에서 쓰인데 비해 본 논문에서 구축한 사전은 1,602개의 메뉴가 실제 레스토랑 리뷰에서 쓰여 498개의 어휘가 더 구성되어 있는 것을 확인 할 수 있었다. 이와 아울러, 자동으로 수집한 메뉴의 정확도와 재현율을 분석한다. 실험 결과 정확률은 96.2였고 재현율은 78.4, F-Score는 86.4였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2009.10a
• /
• pp.101-105
• /
• 2009

본 논문은 공통적으로 이용할 수 있는 웹 환경에서의 한국어 정보로 획득할 수 있는 정보의 양이 영어권 정보의 양보다 상대적으로 적다는 것을 토대로, 웹정보 이용의 불균형을 해소하고자 하는 목적으로부터 출발하였다. 최근에는 지식 정보의 세계화, 국제화에 따라 동일한 정보를 각국 언어로 제공하고자하는 연구가 꾸준히 증가하고 있다. 온라인 백과사전인 위키피디아 역시 현재 다국어로 제공이 되고 있지만 한국어로 작성된 문서는 영어로 작성된 문서의 5% 미만인 것으로 조사되었다. 본 논문에서는 위키피디아 내에서 제공하는 다국어간의 링크 정보와 인포박스 데이터를 활용하여 위키피디아 문서 내에서 개체명을 인식하고, 자동으로 개체명의 영-한 대역어 쌍을 추출하는 것을 목표로 한다. 개체명은 일반 사전에 등재 되지 않은 경우가 많기 때문에, 기계번역에서 사전 데이터 등을 활용하여 개체명을 처리하는 것은 쉽지 않으며 일반적으로 음차표기 방식을 함께 사용하여 해결하고 있다. 본 논문을 통해 위키피디아 데이터를 활용해 만들어진 영-한 개체명 대역어 사전을 구축하기 위해 사용된 기술은 추후 위키피디아 문서를 기계번역하는데 있어 동일한 방법으로 사용이 가능하며, 구축된 사전 데이터는 추후 영-한 자동 음차표기 연구의 사전 데이터로도 활용이 가능하다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 2016.10a
• /
• pp.99-101
• /
• 2016

문자 기반 LSTM CRF는 개체명 인식에서 높은 인식을 보여주고 있는 LSTM-CRF 방식에서 미등록어 문제를 해결하기 위해 단어 단위의 임베딩 뿐만 아니라 단어를 구성하는 문자로부터 단어 임베딩을 합성해 내는 방식으로 기존의 LSTM CRF에서의 성능 향상을 가져왔다. 한편, 개체명 인식에서 어휘 사전은 성능향상을 위한 외부 리소스원으로 활용하고 있는데 다양한 사전 매칭 방법이 파생될 수 있음에도 이들 자질들에 대한 비교 연구가 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 개체명 인식을 위해 다양한 사전 매칭 자질들을 정의하고 이들을 LSTM-CRF의 입력 자질로 활용했을 때의 성능 비교 결과를 제시한다. 실험 결과 사전 자질이 추가된 LSTM-CRF는 ETRI 개체명 말뭉치의 학습데이터에서 F1 measure 기준 최대 89.34%의 성능까지 달성할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2016.10a
• /
• pp.99-101
• /
• 2016

문자 기반 LSTM CRF는 개체명 인식에서 높은 인식을 보여주고 있는 LSTM-CRF 방식에서 미등록어 문제를 해결하기 위해 단어 단위의 임베딩 뿐만 아니라 단어를 구성하는 문자로부터 단어 임베딩을 합성해 내는 방식으로 기존의 LSTM CRF에서의 성능 향상을 가져왔다. 한편, 개체명 인식에서 어휘 사전은 성능 향상을 위한 외부 리소스원으로 활용하고 있는데 다양한 사전 매칭 방법이 파생될 수 있음에도 이들 자질들에 대한 비교 연구가 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 개체명 인식을 위해 다양한 사전 매칭 자질들을 정의하고 이들을 LSTM-CRF의 입력 자질로 활용했을 때의 성능 비교 결과를 제시한다. 실험 결과 사전 자질이 추가된 LSTM-CRF는 ETRI 개체명 말뭉치의 학습데이터에서 F1 measure 기준 최대 89.34%의 성능까지 달성할 수 있었다.