• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.147-150
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• 2017

Deep learning의 개발에 따라 개체명 인식에도 neural network가 적용된 연구가 활발히 일어나고 있다. 영어권 개체명 인식에서는 F1 score 90%을 웃도는 성능을 내는 연구들이 나오고 있다. 하지만 한국어는 영어와 언어적 특질이 많이 달라 이를 그대로 적용시키는 데는 어려움이 있어 영어권 개체명 인식기에 비해 비교적 낮은 성능을 보인다. 본 논문에서는 "하다" 접사의 동사형이 보존된 워드 임베딩을 사용하고 한국어 개체명의 특징을 담은 one-hot 벡터를 추가하여 한국어의 특질에 보다 적합한 데이터를 deep learning 기술에 적용하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.99-101
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• 2016

문자 기반 LSTM CRF는 개체명 인식에서 높은 인식을 보여주고 있는 LSTM-CRF 방식에서 미등록어 문제를 해결하기 위해 단어 단위의 임베딩 뿐만 아니라 단어를 구성하는 문자로부터 단어 임베딩을 합성해 내는 방식으로 기존의 LSTM CRF에서의 성능 향상을 가져왔다. 한편, 개체명 인식에서 어휘 사전은 성능향상을 위한 외부 리소스원으로 활용하고 있는데 다양한 사전 매칭 방법이 파생될 수 있음에도 이들 자질들에 대한 비교 연구가 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 개체명 인식을 위해 다양한 사전 매칭 자질들을 정의하고 이들을 LSTM-CRF의 입력 자질로 활용했을 때의 성능 비교 결과를 제시한다. 실험 결과 사전 자질이 추가된 LSTM-CRF는 ETRI 개체명 말뭉치의 학습데이터에서 F1 measure 기준 최대 89.34%의 성능까지 달성할 수 있었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.321-323
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• 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.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.340-341
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• 2016

개체명 인식은 질의 응답, 정보 검색, 기계 번역 등 다양한 분야에서 유용하게 사용되고 있는 기술이다. 개체명 인식의 경우 인식의 대상인 개체명이 대부분 새롭게 등장하거나 기존에 존재하는 단어와 중의적 의미를 갖는 고유한 단어라는 문제점이 있다. 본 논문에서는 한국어 개체명 인식에서 미등록어 및 중의성 문제를 해결하기 위한 딥 러닝 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 형태소 및 자음/모음을 이용하여 새롭게 등장하는 단어에 대한 기존 단어와의 형태적 유사성을 고려한다. 또한 임베딩 및 양방향 LSTM-RNNs-CRF 모델을 이용하여, 각 입력 값의 문맥에 따른 의미적 유사성, 문법적 유사성을 고려한다. 제안하는 딥 러닝 모델을 사용하여, F1 점수 85.71의 결과를 얻었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.321-323
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• 2017

개체명 인식은 문서 내에서 고유한 의미를 갖는 인명, 기관명, 지명, 시간, 날짜 등을 추출하여 그 종류를 결정하는 것을 의미한다. Bidirectional LSTM CRFs 모델은 연속성을 갖는 데이터에 가장 적합한 RNN기반의 심층 학습모델로서 개체명 인식 연구에 가장 우수한 성능을 보여준다. 본 논문에서는 한국어 개체명 인식을 위하여 Bidirectional LSTM CRFs 모델을 사용하고, 입력 자질로 단어뿐만 아니라 품사 임베딩 모델과, 개체명 사전을 활용하여 입력 자질을 구성한다. 또한 입력 자질에 대한 벡터의 크기를 최적화 하여 기본 모델보다 성능이 향상되었음을 증명하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.333-337
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• 2017

본 논문에서는 개체명 인식과 언어 모델의 다중 학습을 이용한 한국어 개체명 인식 방법을 제안한다. 다중 학습은 1 개의 모델에서 2 개 이상의 작업을 동시에 분석하여 성능 향상을 기대할 수 있는 방법이지만, 이를 적용하기 위해서 말뭉치에 각 작업에 해당하는 태그가 부착되어야 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 추가적인 태그 부착 없이 정보를 획득할 수 있는 언어 모델을 개체명 인식 작업과 결합하여 성능 향상을 이루고자 한다. 또한 단순한 형태소 입력의 한계를 극복하기 위해 입력 표상을 자소 및 형태소 품사의 임베딩으로 확장하였다. 기계 학습 방법은 순차적 레이블링에서 높은 성능을 제공하는 Bi-directional LSTM CRF 모델을 사용하였고, 실험 결과 언어 모델이 개체명 인식의 오류를 효과적으로 개선함을 확인하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.147-150
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• 2017

Deep learning의 개발에 따라 개체명 인식에도 neural network가 적용된 연구가 활발히 일어나고 있다. 영어권 개체명 인식에서는 F1 score 90%을 웃도는 성능을 내는 연구들이 나오고 있다. 하지만 한국어는 영어와 언어적 특질이 많이 달라 이를 그대로 적용시키는 데는 어려움이 있어 영어권 개체명 인식기에 비해 비교적 낮은 성능을 보인다. 본 논문에서는 "하다" 접사의 동사형이 보존된 워드 임베딩을 사용하고 한국어 개체명의 특징을 담은 one-hot 벡터를 추가하여 한국어의 특질에 보다 적합한 데이터를 deep learning 기술에 적용하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.183-186
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• 2014

특허 분석에서 관심 있는 기술명, 서비스명, 제품명을 인식하도록 기계학습 기법을 사용해 개체명 인식기의 성능을 평가해 보았다. 개체인식을 위한 엔진은 스탠포드 대학의 NER과 CRF++을 사용하였다. 그 결과 F1값인 0.5612로 나타났다. 이것은 인명, 지역명, 조직명 개체를 인식하는 다른 연구에서 나타난 0.7857보다 0.2245 떨어지는 결과이다. 특허 개체명 인식에 대한 자질값 선정과 사전처리에 대한 더 많은 연구가 필요하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.833-836
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• 2003

본 논문에서는 생물학적 문헌으로부터 유의미한 정보를 추출하는 바이오 텍스트 마이닝의 기본 단계인 생물학적 개체명 인식 모델을 제안하였다. 기존의 생물학적 개체명 인식은 규칙 혹은 코퍼스 구축뿐만 아니라 개체명 인식에 요구되는 기본 자원을 구축하는데만도 많은 시간과 비용이 요구되므로 한정된 도메인을 대상으로 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서 제안하는 개체명 인식 방법은 이러한 비용 문제 및 새로운 도메인으로의 이식성 문제를 극복하기 위해 UMLS 로부터 통계적인 방법으로 정보를 추출해 기본적인 언어자원을 구축하고 이를 이용해 규칙을 생성함으로써 개체명인식을 수행한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 바이오 텍스트 마이닝 연구의 도메인 한정적인 문제를 해결하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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• pp.90-95
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• 2004

"고유명사 식별"은 사전에 등록되어 있지 않은 고유명사를 찾아내고 분류하는 과정으로 주로 인명, 지명, 조직 명을 처리 대상으로 한다. 처리할 데이터는 점점 많아지고 고유명사는 수시로 생겨나기 때문에 고유명사 식별은 정보검색, 질의응답, 기계번역시스템의 핵심 기술 중의 하나로 부각되었다. 고유명사 식별에 있어 정확률과 더불어 식별속도와 식별모듈의 크기가 시스템의 성능에 미치는 문제도 쟁점이 되고 있다. 본 논문에서는 SVM과 자질선택을 결합한 다양한 실험을 통하여 중국어 고유명사의 식별 효율을 높이는 방법을 연구하였다.