• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.622-626
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• 2023

중첩 개체명 인식(Nested Named Entity Recognition)은 하나의 개체명 표현 안에 다른 개체명 표현이 들어 있는 중첩 구조의 개체명을 인식하는 작업으로, 중첩 개체명 인식을 위한 학습데이터 구축 작업은 일반 개체명 인식 학습데이터 구축보다 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 Few-shot Learning 환경에 강건한 중첩 개체명 인식 모델을 제안한다. 이를 위해, 기존의 Biaffine 중첩 개체명 인식 모델의 출력 레이어를 라벨 의미 정보를 활용하도록 변경하여 학습데이터가 적은 환경에서 중첩 개체명 인식의 성능을 향상시키도록 하였다. 실험 결과 GENIA 중첩 개체명 인식 데이터의 5-shot, 10-shot, 20-shot 환경에서 기존의 Biaffine 모델보다 평균 10%p이상의 높은 F1-measure 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.203-208
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• 2021

본 논문에서는 맥락에 따라 개체명의 범주가 달라지는 어휘를 중심으로 교차 태깅된 개체명의 성능을 레이블과 스팬 정답률, 문장 성분과 문장 위치에 따른 정답률로 나누어 살펴 보았다. 레이블의 정확도는 KoGPT2, mBERT, KLUE-RoBERTa 순으로 정답률이 높아지는 양상을 보였다. 스팬 정답률에서는 mBERT가 KLUE-RoBERTa보다 근소하게 성능이 높았고 KoGPT2는 매우 낮은 정확도를 보였다. 다만, KoGPT2는 개체명이 문장의 끝에 위치할 때는 다른 모델과 비슷한 정도로 성능이 개선되는 결과를 보였다. 문장 종결 위치에서 인식기의 성능이 좋은 것은 실험에 사용된 말뭉치의 문장 성분이 서술어일 때 명사의 중첩이 적고 구문이 패턴화되어 있다는 특징과 KoGPT2가 decoder기반의 모델이기 때문으로 여겨지나 이에 대해서는 후속 연구가 필요하다.