• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.276-279
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• 2011

문서 내에 존재하는 개체 간의 관계를 자동으로 추출할 때 다양한 형태의 문서 분석 결과를 활용할 수 있다. 본 논문에서는 기존에 개발되어 비교적 높은 성능을 보여준 트리 커널의 구절 구조 유사성 정보와 두 개체 사이의 유의미한 연관관계를 표현하는 술어-논항 구조 패턴의 유사성 정보를 활용하는 혼합 커널을 제안한다. 구문적 구조를 이용하는 기존의 트리 커널 기법에 술어와 논항 간의 의미적 구조를 활용하는 술어-논항 구조 패턴 유사도 커널을 결합하여 상호보완적인 혼합 커널을 구성하였고, 실험을 통하여 개발된 커널의 성능을 측정하였다. 실험 결과 구절 구조 정보를 이용하는 트리 커널만을 단독으로 사용했을 때보다 술어-논항 구조의 패턴 정보를 결합한 혼합 커널을 사용했을 때에 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 이는 관계 인스턴스에 대한 구절 구조 정보뿐만 아니라 개체 간의 유의미한 연관관계를 표현해주는 술어-논항 구조 패턴 또한 관계 추출 작업에 매우 유용한 정보임을 입증하고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.327-329
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• 2012

문서 내에 존재하는 중요한 개체들 간의 관계를 자동으로 추출할 때 개체와 개체 사이의 상호작용 표현에 중요하게 관여하는 핵심자질을 잘 선택할수록 빠르고 정확하게 관계 추출을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 개체 쌍 사이에 존재하는 술어-논항 구조의 어휘 패턴 문자열을 정규화해서 스트링 커널에 적용하는 관계 추출 방법을 제안한다. 제안된 시스템의 성능 평가를 위해서 과학기술문헌에 존재하는 중요한 개체들 간의 연관관계 추출 성능 평가를 수행하는 테스트컬렉션을 자체적으로 구축하였으며 실험을 통하여 제안된 방법의 성능을 측정하였다. 정확도 실험 결과, 스트링 커널의 입력으로 문장 전체를 사용한 경우에는 55.0693%, 개체 쌍 사이의 문자열을 사용한 경우에는 61.0331%, 그리고 술어-논항 구조의 어휘 패턴 문자열을 사용한 경우에는 69.14%로, 술어-논항 구조의 어휘 패턴 문자열을 사용했을 때 성능이 가장 좋게 나타났다. 결론적으로 문장 내의 술어-논항 구조를 분석하여 정규화된 어휘 패턴을 생성하고 이렇게 생성된 문자열을 스트링 커널에 적용하는 방법이 관계 추출에 유용한 방법임을 알 수 있었다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.12 no.5
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• pp.73-85
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• 2011

Lots of valuable textual information is used to extract relations between named entities from literature. Composite kernel approach is proposed in this paper. The composite kernel approach calculates similarities based on the following information:(1) Phrase structure in convolution parse tree kernel that has shown encouraging results. (2) Predicate-argument structure patterns. In other words, the approach deals with syntactic structure as well as semantic structure using a reciprocal method. The proposed approach was evaluated using various types of test collections and it showed the better performance compared with those of previous approach using only information from syntactic structures. In addition, it showed the better performance than those of the state of the art approach.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.281-282
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• 2012

문서에 존재하는 중요한 개체를 인식하고 그것들 간의 관계를 식별하는 시맨틱 트리플 추출은 문헌 분석의 기반이 되는 중요한 작업이다. 본 논문에서는 특허 문헌에서 이러한 시맨틱 트리플을 추출하는 방법에 대해서 설명한다. 특허 문헌의 효과적인 자동 분석을 위하여 문장 내의 다양한 구문적 변형을 인식하여 하나의 정규화된 의미 형태로 표현해주는 술어-논항 구조 기반의 패턴을 사용하였고, 패턴의 자동화된 확장을 위하여 부트스트랩핑 방법을 적용하였다. 이러한 방법은 소규모의 시드 데이터를 활용하여 특정의미 관계를 갖는 패턴을 자동으로 확장하고 최종적으로는 유의미한 트리플을 추출하는 방법으로 다량의 이진 관계 집합을 처리해야 할 때 아주 유용한 방법이다. 시스템 적용을 통하여 특허 문헌에 적합한 38개의 연관관계 집합을 생성하였고, 32,608개의 유의미한 트리플을 추출하였다.