URI spotting (탐지) 문제는 텍스트에 있는 단어열 중에서 URI로 대표되는 개체(entity)에 해당되는 것을 탐지하는 것이다. 이 문제는 두 개의 작은 문제를 순차적으로 해결하는 과제이다. 즉, 첫째는 어느 단어열이 URI에 해당하는 개체인가를 인식하는 것이고, 둘째는 개체 중의성 해소 문제로서 파악된 개체가 복수의 URI에 해당할 수 있는 의미적 모호성이 있을 때 그 URI중 하나를 선택하여 모호성을 해소하는 것이다. 이 논문은 디비피디아 URI를 대상으로 한다. URI 탐지 문제는 개체명 인식 문제와 비슷하나, URI(예를 들어 디비피디아 URI, 즉 Wikipedia 등재어)에 매핑될 수 있는 개체로 한정되므로 일반적인 개체명 인식 문제에서 단어열의 품사열이 기계학습의 자질로 들어가는 방법론과는 다른 자질을 사용할 수 있다. 이 논문에서는 한국어 텍스트를 대상으로 한국어 디비피디아 URI 탐지문제로서 SVM을 이용한 개체경계 인식 방법을 제시하여, 일반적 개체명 인식에서 나타나는 품사태거의 오류파급효과를 없애고자 한다. 또한 개체중의성 해소 문제는 의미모호성이 주변 문장들의 토픽에 따라 달라지므로, LDA를 활용하며 이를 영어 디비피디아 URI탐지에서 쓰인 방법들과 비교한다.
개체명 연결이란 문장 내 어떤 단어를 특정 사물이나 사람, 장소, 개념 등으로 연결하는 작업이다. 과거에는 주로 연결 대상 단어 주변 문맥에서 자질 공학을 거쳐 입력을 만들고, 이를 이용해 SVM이나 Logistic Regression 혹은 유사도 계산, 그래프 기반 방법론 등으로 지도/비지도 학습하여 문제를 풀어왔다. 보통 개체명 연결 문제의 출력 부류(class)가 사물이나 사람 수만큼이나 매우 커서, 자질 희소성 문제를 겪을 수 있다. 본 논문에서는 이 문제에 구조적으로 더 적합하며 모형화 능력이 더 뛰어나다 여겨지는 딥러닝 기법을 적용하고자 한다. 다양한 딥러닝 모형을 이용한 실험 결과 LSTM과 Attention기법을 같이 사용했을 때 가장 좋은 품질을 보였다.
개체명 연결이란 문장 내 어떤 단어를 특정 사물이나 사람, 장소, 개념 등으로 연결하는 작업이다. 과거에는 주로 연결 대상 단어 주변 문맥에서 자질 공학을 거쳐 입력을 만들고, 이를 이용해 SVM이나 Logistic Regression 혹은 유사도 계산, 그래프 기반 방법론 등으로 지도/비지도 학습하여 문제를 풀어왔다. 보통 개체명 연결 문제의 출력 부류(class)가 사물이나 사람 수만큼이나 매우 커서, 자질 희소성 문제를 겪을 수 있다. 본 논문에서는 이 문제에 구조적으로 더 적합하며 모형화 능력이 더 뛰어나다 여겨지는 딥러닝 기법을 적용하고자 한다. 다양한 딥러닝 모형을 이용한 실험 결과 LSTM과 Attention기법을 같이 사용했을 때 가장 좋은 품질을 보였다.
개체 링킹은 입력된 질의에 존재하는 개체를 표현한 개체 표현(entity mention)을 지식베이스에 존재하는 개체와 연결하여 의미를 파악하는 연구이다. 개체 링킹에 관한 연구는 지식 베이스 구축 문제, 다중 표현 문제, 개체 연결 중의성 문제, NIL 개체 인식 문제가 존재한다. 본 연구에서는 지식 베이스 구축 문제와 다중 표현 문제를 해결하기 위해 위키피디아를 기반으로 개체 이름 사전을 구축한다, 또한, 문맥 유사도, 의미적 관련성, 단서 단어 점수, 개체 표현의 개체명 타입 유사도, 개체 이름 매칭 점수, 개체인기도 점수 자질들을 기반으로 SVM(support vector machine)을 학습하여, NIL 개체를 인식하는 문제와 개체 연결 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 구축한 지식 베이스를 기반으로 제안한 두 방법을 순차적으로 적용하였을 때 좋은 개체 링킹 성능을 얻었다. 개체 링킹 시스템의 성능은 NIL 개체 인식 성능이 83.66%, 중의성 해소 성능이 90.81%의 F1 점수를 보였다.
최근 개체 링킹에 대한 연구들은 지식 베이스를 외부 자원으로 사용하여 실세계의 지식과 의미적인 관련도를 통해 중의성을 해소하는데 중점을 두고 있다. 지식 베이스를 사용한 개체 링킹은 신문기사나 블로그 포스트 등에서는 좋은 성능을 보이지만, 마이크로블로그에서는 짧은 텍스트 길이와 지식 베이스에 존재하지 않는 주제를 다루는 특성 때문에 비교적 낮은 성능을 보인다. 본 논문에서는 140자가 되지 않는 짧은 텍스트 내에서 실시간으로 빠르게 정보를 공유하는 특성을 가지는 마이크로블로그에서 나타나는 개체명의 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 지식 베이스만 사용하는 개체 링킹의 한계를 극복하기 위해 마이크로블로그 사용자 기록과 뉴스 기사를 이용하고, 지식 베이스에 존재하는 특정 엔트리로 개체 링킹을 수행한다. 본 논문에서는 개체명을 포함하는 한국어 트윗을 추출하여 데이터를 구축하였다. 성능 평가는 정확도 지표(시스템이 정답으로 판정한 데이터 개수/전체 데이터 개수)를 사용하였으며, 제안하는 시스템은 구축한 데이터에서 기존 지식 베이스만 사용한 개체 링킹 시스템보다 높은 67.7%의 정확도를 나타내었다.
동일한 인명을 갖는 서로 다른 실세계 사람들이 존재하는 현실은 인터넷 세계에서 인명으로 표현된 개체의 신원을 식별해야 하는 문제를 발생시킨다. 상기의 문제가 학술정보 내의 저자명 개체로 제한된 경우를 저자식별이라 부른다. 저자식별은 식별 대상이 되는 저자명 개체 사이의 유사도 즉 저자유사도를 계산하는 단계와 이후 저자명 개체들을 군집화하는 단계로 이루어진다. 저자유사도는 공저자, 논문제목, 게재지정보 등의 저자식별자질들의 자질유사도로부터 계산되는데, 이를 위해 기존에 교사방법과 비교사방법들이 사용되었다. 저자식별된 학습샘플을 사용하는 교사방법은 비교사방법에 비해 다양한 저자식별자진들을 결합하는 최저의 저자유사도함수를 자동학습할 수 있다는 장점이 있다. 그러나, 기존교사방법 연구에서는 SVM, MEM 등의 일부 기계학습기법만이 시도되었다. 이 논문은 다양한 기계학습기법들이 저자식별에 미치는 성능, 오류, 효율성을 비교하고, 공저자와 논문제목 자질에 대해 자질값 추출 및 자질 유사도 계산을 위한 여러 기법들의 비교분석을 제공한다.
생물학 도메인은 약어 표현이 빈번하며, 실제로 문서에서 중요한 의미를 지니는 개체명들이 약어로 표현되는 경우가 많다. 본 연구에서는 토픽과 링크 정보를 이용하여 약어 중의성을 해결하고 동일한 의미를 가지는 다양한 형태의 약어 원형들(variant forms)에 대한 그룹핑을 시도한다. 이를 위하여 LDA(latent Dirichlet allocation) 기반 의미적 의존 링크 토픽 모델(semantic dependency topic model)을 제안한다. 해당 모델은 생성 모델(generative model)의 일종으로 문서 집합의 각 문서에 등장하는 단어들은 문서에서 발생하는 토픽 분포와 토픽 당 단어 분포에 의해 생성되어 있는 것으로 가정하고, 관측 가능한 문서 집합의 단어들로부터 문서에 내재된 숨어있는 토픽 구조를 추론하여 단어 생성과 토픽 파라미터를 연결시킨다. 본 연구에서는 토픽 정보 외에 단어들 사이에 존재하는 의미적 의존성(semantic dependency)을 링크로 정의하고, 단어 간에 존재하는 링크 정보, 특히 원형과 문장에서 공기하는 단어들 사이의 링크를 파라미터화하여 중의성 해결에 이용하였다. 결과적으로 주어진 문서에 등장하는 약어에 대해 가장 가능성 있는 원형은 해당 모델을 이용하여 추론된 단어-토픽, 문서-토픽, 단어-링크 확률에 의해서 결정된다. 제안하는 모델은 MEDLINE 초록으로부터 Entrez 인터페이스를 이용해 22개의 약어 집합과 186개의 가능한 약어 원형을 이용하여 질의를 생성하고, 이를 이용해 검색된 문서들을 대상으로 학습과 테스트에 이용하였다. 실험은, 주어진 문서에 등장하는 해당 약어에 대한 원형이 무엇인지 예측하는 방식으로 98.3%의 정확률의 높은 성능을 보였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.