• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.35-40
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• 2022

본 논문에서는 시퀀스 레이블링 문제(sequence labeling problem)인 개체명 인식에 사용할 새로운 태깅 포맷인 Delimiter tag (D-tag)를 소개한다. 시퀀스 레이블링 문제에서 사용하는 BIO-tag 포맷은 개체명 레이블을 B (beginning)와 I (inside) 의미의 레이블로 확장하여 타겟 클래스의 수가 2배 증가한다. 또한 BIO-tag 포맷을 사용할 경우, 모델이 B와 I 를 잘못 분류하는 문제가 발생하며, 레이블 수가 많은 세부 분류 개체명의 경우에는 label confusion을 야기한다. 본 논문에서 제안한 D-tag 포맷은 타겟 클래스의 수를 증가시키지 않기 때문에 앞서 언급한 문제를 해결할 수 있다. 실험 결과, D-tag를 사용하여 학습한 모델이 BIO-tag를 사용한 경우보다 더 좋은 성능을 보여, 유망함을 확인하였다.