• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.78-80
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• 2019

개체명 인식 연구에서 우수한 성능을 보이고 있는 bi-LSTM-CRFs 모델은 처리 속도가 느린 단점이 있고, CNN-CRFs 모델은 한국어 말뭉치를 사용하여 제대로 분석되지 않았다. 본 논문에서는 한국어 개체명 인식 말뭉치를 이용한 CNN-CRFs 모델의 음절 단위 한국어 개체명 인식 방법을 제안한다. 실험 결과 bi-LSTM-CRFs 모델보다 CNN-CRFs 모델의 F1 score가 0.4% 높았고, 27.5% 빠른 처리 속도를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.147-150
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• 2017

Deep learning의 개발에 따라 개체명 인식에도 neural network가 적용된 연구가 활발히 일어나고 있다. 영어권 개체명 인식에서는 F1 score 90%을 웃도는 성능을 내는 연구들이 나오고 있다. 하지만 한국어는 영어와 언어적 특질이 많이 달라 이를 그대로 적용시키는 데는 어려움이 있어 영어권 개체명 인식기에 비해 비교적 낮은 성능을 보인다. 본 논문에서는 "하다" 접사의 동사형이 보존된 워드 임베딩을 사용하고 한국어 개체명의 특징을 담은 one-hot 벡터를 추가하여 한국어의 특질에 보다 적합한 데이터를 deep learning 기술에 적용하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.147-150
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• 2017

Deep learning의 개발에 따라 개체명 인식에도 neural network가 적용된 연구가 활발히 일어나고 있다. 영어권 개체명 인식에서는 F1 score 90%을 웃도는 성능을 내는 연구들이 나오고 있다. 하지만 한국어는 영어와 언어적 특질이 많이 달라 이를 그대로 적용시키는 데는 어려움이 있어 영어권 개체명 인식기에 비해 비교적 낮은 성능을 보인다. 본 논문에서는 "하다" 접사의 동사형이 보존된 워드 임베딩을 사용하고 한국어 개체명의 특징을 담은 one-hot 벡터를 추가하여 한국어의 특질에 보다 적합한 데이터를 deep learning 기술에 적용하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.292-299
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• 2000

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

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2006년도 제18회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.268-272
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• 2006

질의응답 시스템은 사용자 질의에 해당하는 정답을 찾기 위해서 세부 분류된 개체명을 사용한다. 이러한 세부 분류 개체명 인식을 위해서 대부분의 시스템이 일반 대분류 개체명인식 후에 사전 등을 이용하여 세부 분류로 나누는 방법을 이용하고 있다. 본 논문에서는 질의응답 시스템을 위한 세부 분류 개체명 인식을 위해서 Conditional Random Fields를 이용한다. 개체명 인식의 과정을 개체명 경계 인식과 경계가 인식된 개체명의 클래스 분류의 두 단계로 나누어, 개체명 경계 인식에 Conditional Random Fields를 이용하고, 경계 인식된 개체명의 클래스 분류에는 Maximum Entropy를 이용한다. 실험결과 147개의 세부분류 개체명 인식에 대해서 정확도 85.8%, 재현률 81.1%. F1=83.4의 성능을 얻었고. baseline model 보다 학습 시간이 27%로 줄고 성능은 증가하였다. 또한 제안된 세부 분류개체명 인식기를 이용하여 질의응답 시스템에 적용한 결과 26%의 성능향상을 보였다.

• 정보관리학회지
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• 제28권1호
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• pp.89-104
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• 2011

대용량 문서에서 정보를 추출하는 작업은 정보검색 분야뿐 아니라 질의응답과 요약 분야에서 매우 유용하다. 정보추출은 비정형 데이터로부터 정형화된 정보를 자동으로 추출하는 작업으로서 개체명 인식, 전문용어 인식, 대용어 참조해소, 관계 추출 작업 등으로 구성된다. 이들 각각의 기술들은 지금까지 독립적으로 연구되어왔기 때문에, 구조적으로 상이한 입출력 방식을 가지며, 하부모듈인 언어처리 엔진들은 특성에 따라 개발 환경이 매우 다양하여 통합 활용이 어렵다. 과학기술문헌의 경우 개체명과 전문용어가 혼재되어 있는 형태로 구성된 문서가 많으므로, 기존의 연구결과를 이용하여 접근한다면 결과물 통합과정의 불편함과 처리속도에 많은 제약이 따른다. 본 연구에서는 과학기술문헌을 분석하여 개체명과 전문용어를 통합 추출할 수 있는 기반 프레임워크를 개발한다. 이를 위하여, 문장자동분리, 품사태깅, 기저구인식 등과 같은 기반 언어 분석 모듈은 물론 이를 활용한 개체명 인식기, 전문용어 인식기를 개발하고 이들을 하나의 플랫폼으로 통합한 과학기술 핵심개체 인식 체계를 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.337-339
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• 2016

본 논문에서는 한국어 개체명 인식의 성능 향상을 위하여 워드 임베딩을 활용할 수 있는 방법에 대하여 기술한다. 워드 임베딩이란 문장의 단어의 공기정보를 바탕으로 그 단어의 의미를 벡터로 표현하는 분산표현이다. 이러한 분산 표현은 단어 간의 유의미한 정도를 계산하는데 유용하다. 본 논문에서는 이러한 워드 임베딩을 통하여 단어 벡터들의 코사인 유사도를 통한 개체명 사전 자가 학습 및 매칭 방법을 적용하고, 그 실험 결과를 보고한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.633-636
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• 2021

개체명 인식은 주어진 문장 안의 고유한 의미가 있는 단어들을 인명, 지명, 단체명 등의 미리 정의된 개체의 범주로 분류하는 문제이다. 최근 연구에서는 딥 러닝, 대용량 언어 모델을 사용한 연구들이 활발하게 연구되어 높은 성능을 보이고 있다. 하지만 이러한 방법은 대용량 학습 말뭉치와 이를 처리할 수 있는 높은 연산 능력을 필요로 하며 모델의 실행 속도가 느려서 실용적으로 사용하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 얕은 기계 학습 기법을 적용한 ManiFL을 사용한 개체명 인식 시스템을 제안한다. 형태소의 음절, 품사 정보, 직전 형태소의 라벨만을 자질로 사용하여 실험하였다. 실험 결과 F1 score 기준 90.6%의 성능과 초당 974 문장을 처리하는 속도를 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.333-336
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• 2016

본 연구에서는 개체명 인식의 성능을 향상시키기 위해, 가중 투표 방법을 이용하여 개체명 인식 모델을 앙상블 하는 방법을 제안한다. 각 모델은 Conditional Random Fields의 변형 알고리즘을 사용하여 학습하고, 모델들의 가중치는 다목적 함수 최적화 기법인 NSGA-II 알고리즘으로 학습한다. 실험 결과 제안 시스템은 $F_1Score$ 기준으로 87.62%의 성능을 보여, 단독 모델 중 가장 높은 성능을 보인 방법보다 2.15%p 성능이 향상되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.333-336
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• 2016

본 연구에서는 개체명 인식의 성능을 향상시키기 위해, 가중 투표 방법을 이용하여 개체명 인식 모델을 앙상블 하는 방법을 제안한다. 각 모델은 Conditional Random Fields의 변형 알고리즘을 사용하여 학습하고, 모델들의 가중치는 다목적 함수 최적화 기법인 NSGA-II 알고리즘으로 학습한다. 실험 결과 제안 시스템은 $F_1Score$기준으로 87.62%의 성능을 보여, 단독 모델 중 가장 높은 성능을 보인 방법보다 2.15%p 성능이 향상되었다.