• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.111-118
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• 2015

개체 링킹은 텍스트에 출현하는 개체 표현을 위키피디아 등의 지식베이스 항목으로 연결하는 작업이다. 동일한 개체 표현을 공유하는 서로 다른 개체들의 존재로 인해 개체 링킹에서는 개체 표현의 중의성을 해소할 필요가 있다. 개체 중의성 해소를 위한 최근 연구에서는 공기 개체 의미관련도를 중심으로 개체 출현 선험 확률와 공기 용어 정보 등을 결합하는 시도들이 주류를 형성하고 있다. 그러나 의미관련도의 왕성한 활용에도 불구하고 의미관련도 기반 방법이 개체중의성해소에 미치는 순수 효과를 분석 제시한 연구는 찾기 힘들다. 이 연구는 NGD, PMI, Jaccard, Dice, Simpson 등 서로 다른 의미관련도 지표의 차이, 공기개체집합 내 중의성 정도의 차이, 개별적/집단적 중의성해소 방식의 차이의 세 가지 관점에서 의미관련도 기반 개체중의성해소 방법들을 한국어 위키피디아 데이터를 사용하여 실험적으로 평가한 결과를 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.194-196
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• 2017

기존의 단어 기반 접근법을 이용한 개체 연결은 단어의 변형, 신조어 등이 빈번하게 나타나는 비정형 문장에 대해서는 좋은 성능을 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 문서 임베딩과 선형 변환을 이용하여 단어 기반 접근법의 단점을 해소하는 개체 연결을 제안한다. 문서 임베딩은 하나의 문서 전체를 벡터 공간에 표현하여 문서 간 의미적 유사도를 계산할 수 있다. 본 논문에서는 또한 비교적 정형 문장인 위키백과 문장과 비정형 문장인 소셜 미디어 문장 사이에 선형 변환을 수행하여 두 문형 사이의 표현 격차를 해소하였다. 제안하는 개체 연결 방법은 대표적인 소셜 미디어인 트위터 환경 문장에서 단어 기반 접근법과 비교하여 높은 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.654-658
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• 2023

관계 추출은 질의응답이나 대화 시스템의 기반이 되는 지식을 구추하기 위한 작업으로, 정보 추출의 기초가 되는 기술이기도 하다. 최근 실세계 지식의 희소한 형태를 구현한 문서간 관계 추출 데이터셋이 제안되어, 여러 문서를 통해 분산되어 언급된 두 개체 사이의 관계 추론을 수행 및 평가할 수 있게 되었다. 이 작업에서 추론의 대상이 되는 개체쌍은 한 문서 안에 동시에 언급되지 않기 때문에 여러 문서에 언급된 중간 개체를 통하여 직/간접적으로 추론해야 하나, 원시 텍스트에서 이러한 정보를 수집하는 작업은 쉽지 않다. 따라서, 본 연구에서는 개체의 동시발생빈도에 기반하여 중간 개체의 중요도를 정량화하고, 이 중요도에 기반화여 중요한 문맥을 식별하는 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 기존의 두 문서로 구성된 추론 경로를 식별된 중간 개체를 활용하여 확장하여, 관계 추론 모델의 수정 없이 추가된 문맥만을 활용하여 문서간 관계 추출 시스템의 성능을 개선할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.251-256
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• 2021

개체명 인식은 정보 추출의 하위 작업으로, 문서에서 개체명에 해당하는 단어를 찾아 알맞은 개체명을 분류하는 자연어처리 기술이다. 질의 응답, 관계 추출 등과 같은 자연어처리 작업에 대한 관심이 높아짐에 따라 세부 분류 개체명 인식에 대한 수요가 증가했다. 그러나 기존 개체명 인식 성능에 비해 세부 분류 개체명 인식의 성능이 낮다. 이러한 성능 차이의 원인은 세부 분류 개체명 데이터가 불균형하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 대분류 개체명 정보를 활용하여 세부 분류 개체명 인식을 수행하는 방법과 대분류 개체명 인식의 오류 전파를 완화하기 위한 2단계 학습 방법을 제안한다. 또한 레이블 주의집중 네트워크 기반의 구조에서 레이블의 공통 요소를 공유하여 세부 분류 개체명 인식에 효과적인 레이블 임베딩 구성 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.505-509
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• 2023

개체명 인식은 주어진 텍스트에서 특정 유형의 개체들을 식별하고 추출하는 작업이다. 일반적인 딥러닝 기반 개체명 인식은 사전에 개체명들을 모두 정의한 뒤 모델을 학습한다. 하지만 실제 학습 환경에서는 지속적으로 새로운 개체명이 등장할 수 있을뿐더러 기존 개체명을 학습한 데이터가 접근이 불가할 수 있다. 또한, 새로 모델을 학습하기 위해 새로운 데이터에 기존 개체명을 수동 태깅하기엔 많은 시간과 비용이 든다. 해결 방안으로 여러 방법론이 제시되었지만 새로운 개체명을 학습하는 과정에서 기존 개체명 지식에 대한 망각 현상이 나타났다. 본 논문에서는 지식증류를 활용한 지속학습이 한국어 개체명 인식에서 기존 지식에 대한 망각을 줄이고 새로운 지식을 학습하는데 효과적임을 보인다. 국립국어원에서 제공한 개체명 인식 데이터로 실험과 평가를 진행하여 성능의 우수성을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.338-339
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• 2017

본 논문은 개체명 인식을 위해 CRF 모델을 이용해 분류를 수행했다. 개체명 후보를 개체명으로 식별에서 중의성 문제가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 중의성 문제 해결을 위해 학습 셋으로부터 패턴과 형태적 특성을 고려해 개체명 후보를 최대로 선택하고 선택된 개체명 후보의 중의성과 정확도를 높이기 위해 주변의 문맥 자질과 분별 확률 모델인 CRF를 이용해 중의성 문제를 해결한다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1999년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.11-19
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• 1999

Farmer 모델은 시스템 개체구조(System Entity Structure)의 개념을 도입한 지식표현을 위해 사용되는 프레임 구조모델로서 다중성 추상화 개념(Multiplicity Instance Concept)은 하나의 개체를 구성하기 위하여 동일한 형태의 구성요소가 여러 번 발생하는 경우에 이의 대표적인 요소만을 표시하는 추상화 개념이다. 다중성 추상화 개념에서 정의된 대표개체는 자신의 인스턴스들을 가질수 있다. 이들 인스턴스들은 IM-컴포넌트 타입 개체노드 및 OM-컴포넌트 타입 개체노드이며 다중성 인스턴스 링크를 이용하여 대표개체와 연결된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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• pp.40-45
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• 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.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.55-62
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• 2017

개체명 인식(Named Entity Recognition) 시스템은 문서에서 인명(PS), 지명(LC), 단체명(OG)과 같은 개체명을 가지는 단어나 어구를 해당 개체명으로 인식하는 시스템이다. 개체명 인식을 하기위한 전통적인 연구방법으로는 hand-craft된 자질(feature)을 기반으로 모델을 학습하는 통계 기반의 모델이 있다. 최근에는 딥러닝 기반의 RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM(Long-short Term Memory)과 같은 모델을 이용하여 문장을 표현하는 자질을 구성하고 이를 개체명 인식과 같이 순서 라벨링(sequence labeling) 문제 해결에 이용한 연구가 제안되었다. 본 연구에서는 한국어 개체명 인식 시스템의 성능 향상을 위해, end-to-end learning 방식이 가능한 딥러닝 기반의 모델에 미리 구축되어 있는 hand-craft된 자질이나 품사 태깅 정보 및 기구축 사전(lexicon) 정보를 추가로 활용하여 자질을 보강(augmentation)하는 방법을 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방법에 따라 자질을 보강한 한국어 개체명 인식 시스템의 성능 향상을 확인하였다. 또한 본 연구의 결과를 한국어 자연어처리(NLP) 및 개체명 인식 시스템을 연구하는 연구자들과의 향후 협업 연구를 위해 github를 통해 공개하였다.