Annual Conference on Human and Language Technology
/
2002.10e
/
pp.85-91
/
2002
최근 정보 추출, 질의응답 시스템 등의 고정밀 자연어처리 어플리케이션이 부각됨에 따라 개체명 인식의 중요성이 더욱 커지고 있다. 이러한 개체명 인식을 위한 학습에는 대용량의 어휘자료를 필요로 하기 때문에 충분한 학습 데이터, 즉 개체명 태그가 부착된 충분한 코퍼스가 제공되지 못하는 경우 자료희귀문제(data sparseness problem)로 인하여 목적한 효과를 내지 못하는 경우가 않다. 그러나 태그가 부착된 코퍼스를 생성하는 일은 시간과 인력이 많이 드는 힘든 작업이다. 최근 인터넷의 발전으로 웹 데이터는 그 양이 매우 많으며, 습득 또한 웹 검색 엔진을 사용해서 자동으로 모음으로써 다량의 말뭉치를 모으는 것이 매우 용이하다. 따라서 최근에는 웹을 무한한 언어자원으로 보고 웹에서 필요한 언어자원을 자동으로 뽑는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 이러한 연구의 첫 시도로 웹으로부터 다량의 원시(raw) 코퍼스를 얻어 개체명 태깅 학습을 위한 태그 부착 코퍼스를 자동으로 생성하고 이렇게 생성된 말뭉치를 개체면 태깅 학습에 적용하는 비교 실험을 통해 수집된 말뭉치의 유효성을 검증하고자 한다. 향후에는 자동으로 웹으로부터 개체 명 태깅 규칙과 패턴을 뽑아내어 실제 개체명 태거를 빨리 개발하여 유용하게 사용할 수 있다.
Annual Conference on Human and Language Technology
/
2016.10a
/
pp.321-323
/
2016
최근 연구에서 기계학습 중 지도학습 방법으로 개체명 인식을 하고 있다. 그러나 지도 학습 방법은 데이터를 만드는 비용과 시간이 많이 필요로 한다. 본 연구에서는 주석 된 말뭉치를 사용하여 지도 학습 방법을 사용 한다. 의생명 개체명 인식은 Protein, RNA, DNA, Cell type, Cell line 등을 포함한 텍스트 처리에 중요한 기초 작업입니다. 그리고 의생명 지식 검색에서 가장 기본과 핵심 작업 중 하나이다. 본 연구에서는 순환형 신경망과 워드 임베딩을 자질로 사용한 조건적 임의 필드에 대한 성능을 비교한다. 조건적 임의 필드에 N_Gram만을 자질로 사용한 것을 기준점으로 설정 하였고, 기준점의 결과는 70.09% F1 Score이다. RNN의 jordan type은 60.75% F1 Score, elman type은 58.80% F1 Score의 성능을 보여준다. 조건적 임의 필드에 CCA, GLOVE, WORD2VEC을 사용 한 결과는 각각 72.73% F1 Score, 72.74% F1 Score, 72.82% F1 Score의 성능을 얻을 수 있다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
/
v.23
no.3
/
pp.191-195
/
2013
This paper proposes an automatic method for discovering cross-lingual links from English Wikipedia documents to Korean ones in order to increase connectivity among vast web resources. Compared to the existing methods roughly estimating link probability of phrases, candidate anchors are selected from English documents by using various information such as title lists and linking probability extracted from Wikipedia dumps and the results of named-entity recognition, and the anchors are translated into Korean words, and then the most suitable Korean documents with the words are selected as cross-lingual links. The experimental results showed 0.375 of MAP.
Annual Conference on Human and Language Technology
/
2020.10a
/
pp.383-388
/
2020
본 연구에서는 AI 어시스턴트의 음악청취 도메인 내 요청문을 인식 및 처리하기 위해 한국어와 중국어를 중심으로 도메인 사전 및 패턴문법 언어자원을 구축하고 그 결과를 비교분석 하였다. 이를 통해 향후 다국어 언어자원 구축의 접근 방법을 모색할 수 있으며, 궁극적으로 패턴 기반 문법으로 기술한 언어자원을 요청문 인식에 직접 활용하고 또한 주석코퍼스 생성을 통해 기계학습 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 우선 패턴문법의 구체적인 양상을 살펴보기에 앞서, 해당 도메인의 요청문 유형의 카테고리를 결정하는 과정을 거쳤다. 이를 기반으로 한국어와 중국어 요청문의 실현 양상과 패턴유형을 LGG 프레임으로 구조화한 후, 한국어와 중국어 패턴문법 간의 통사적, 형태적, 어휘적 차이점을 비교분석 하여 음악청취 도메인 요청문의 언어별 생성 구조 차이점을 관찰할 수 있었다. 구축한 패턴문법은 개체명을 변수(X)로 설정하는 경우, 한국어에서는 약 2,600,600개, 중국어에서는 약 11,195,600개의 표현을 인식할 수 있었다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 언어자원의 언어별 차이에 대한 통찰을 통해 다국어 차원의 요청문 인식 자원과 기계학습 데이터로서의 효용을 확인하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
/
2021.10a
/
pp.311-315
/
2021
근래의 자연어처리 분야에서는 잘 만들어진 도구(Library)를 이용하여 생산성 높은 개발과 연구가 활발하게 이뤄지고 있다. 이 중에 대다수는 깊은 학습(Deep-Learning, 딥러닝) 기반인데, 이런 모델들은 학습 속도가 느리고, 비용이 비싸고, 사용(Run-Time) 속도도 느리다. 이뿐만 아니라 라벨(Label)의 가짓수가 굉장히 많거나, 라벨의 구성이 단어마다 달라질 수 있는 의미분별(동형이의어, 다의어 번호 태깅) 분야에서 딥러닝은 굉장히 비효율적인 문제가 있다. 이런 문제들은 오히려 기존의 얕은 학습(Shallow-Learning)기반 모델에서는 없던 것들이지만, 최근의 연구경향에서 딥러닝 비중이 급격히 증가하면서, 멀티스레딩 같은 고급 기능들을 지원하는 얕은 학습 기반 언어모델이 새로이 개발되지 않고 있었다. 본 논문에서는 학습과 태깅 모두에서 멀티스레딩을 지원하고, 딥러닝에서 연구된 드롭아웃 기법이 구현된 자연어처리 도구인 혼합 자질 가변 표지기 ManiFL(Manifold Feature Labelling : ManiFL)을 소개한다. 본 논문은 실험을 통해서 ManiFL로 다의어태깅이 가능함을 보여주고, 딥러닝과 CRFsuite에서 높은 성능을 보여주는 개체명 인식에서도 비교할만한 성능이 나옴을 보였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
/
2022.05a
/
pp.206-208
/
2022
As the big data industry has recently developed significantly, interest in privacy violations caused by personal information leakage has increased. There have been attempts to automate this through named entity recognition in natural language processing. In this paper, named entity recognition data is constructed semi-automatically by identifying sentences with de-identification information from de-identification information in Korean Wikipedia. This can reduce the cost of learning about information that is not subject to de-identification compared to using general named entity recognition data. In addition, it has the advantage of minimizing additional systems based on rules and statistics to classify de-identification information in the output. The named entity recognition data proposed in this paper is classified into twelve categories. There are included de-identification information, such as medical records and family relationships. In the experiment using the generated dataset, KoELECTRA showed performance of 0.87796 and RoBERTa of 0.88.
Annual Conference on Human and Language Technology
/
2015.10a
/
pp.18-22
/
2015
기계학습 기반의 의미역 인식에서 주로 어휘, 구문 정보가 자질로 주로 쓰이지만, 의미 정보를 분석하는 의미역 인식은 단어의 의미 정보 또한 매우 주요한 정보이다. 그러나, 기존 연구에서는 의미 정보를 활용할 수 있는 방법이 제한되어 있기 때문에, 소수의 연구만 진행되었다. 본 논문에서는 동형이의어 수준의 의미 애매성 해소 기술, 고유 명사에 대한 개체명 인식 기술, 의미 정보에 기반한 필터링, 유의어 사전을 이용한 클러스터 및 기존 프레임 정보를 확장하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 연구 대비 뉴스 도메인인 Korean Propbank는 3.14, 위키피디아 문서 기반의 WiseQA 평가셋인 GS 3.0에서는 6.57의 성능 향상을 보였다.
Park, Youngmin;Jeong, Soyun;Lee, Jeong-Eom;Shin, Dongsoo;Kim, Seona;Seo, Junyun
한국어정보학회:학술대회논문집
/
2017.10a
/
pp.194-196
/
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.
Annual Conference on Human and Language Technology
/
2016.10a
/
pp.252-256
/
2016
본 논문에서는 한국어에 최적화된 단어 임베딩을 학습하기 위한 방법을 소개한다. 단어 임베딩이란 각 단어가 분산된 의미를 지니도록 고정된 차원의 벡터공간에 대응 시키는 방법으로, 기계번역, 개체명 인식 등 많은 자연어처리 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 한국어에 대해 최적의 성능을 낼 수 있는 학습용 말뭉치와 임베딩 모델 및 적합한 하이퍼 파라미터를 실험적으로 찾고 그 결과를 분석한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
/
2018.10a
/
pp.584-586
/
2018
사이버 공격 기법이 다양해지고 지능화됨에 따라 침해사고 발생이 증가하고 있으며, 그에 따른 피해도 확산되고 있다. 이에 따라 보안 기업들은 다양한 침해사고를 파악하고 빠르게 대처하기 위하여 위협정보를 정리한 인텔리전스 리포트를 배포하고 있다. 하지만 인텔리전스 리포트의 형식이 정형화되어 있지 않고 점점 증가하고 있어, 인텔리전스 리포트를 수작업을 통해 분류하기 힘들다는 문제점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개체명 인식 시스템을 활용하여 비정형 인텔리전스 리포트에서 위협정보를 자동으로 탐지하고 추출할 수 있는 모델을 제안한다.
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.