• 한국정보기술학회 영문논문지
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• 제10권2호
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• pp.139-151
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• 2020

Entity name recognition is a part of information extraction that extracts entity names from documents and classifies the types of extracted entity names. Entity name recognition technologies are widely used in natural language processing, such as information retrieval, machine translation, and query response systems. Various deep learning-based models exist to improve entity name recognition performance, but studies that compared and analyzed these models on Korean data are insufficient. In this paper, we compare and analyze the performance of CRF, LSTM-CRF, BiLSTM-CRF, and BERT, which are actively used to identify entity names using Korean data. Also, we compare and evaluate whether embedding models, which are variously used in recent natural language processing tasks, can affect the entity name recognition model's performance improvement. As a result of experiments on patent data and Korean corpus, it was confirmed that the BiLSTM-CRF using FastText method showed the highest performance.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.241-242
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• 2021

대화시스템에서 게임설명요청과 같은 주제대화의 경우, 입력문장의 의도를 정확하게 분류하는 것이 대화시스템 성능과 직결되므로 매우 중요하다. 본 논문에서는 개체명 인식 방법과 머신러닝 방법을 결합한 하이브리드 방법을 제안하여, 머신러닝 방법을 단독으로 사용하는 방법보다 주제대화의 의도 분류 성능을 향상시켰다.

• 대순사상논총
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• 제21권
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• pp.99-156
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• 2013

This paper is to indicate research tendencies of faith in Daesoonjinrihoe and controversial points of those, and to consider the outlook on Sangje after defining it as theological understanding and explanation for Gu-Cheon-Sang-Je (High-est ruling Entity that is the object of devotion in Daesoon-jinrihoe). As the first introduction to the work, various descriptions for Sangje are arranged and the meanings of those are analyzed. In brief, first, the name of Gu-Cheon-Eung-Won-Nweh-Seong-Bo-Hwa-Cheon-Jon, expresses the fact that the authority of Sangje (the Supreme Entity) is exposed by spatial concept Sangje dwells in Ninth Heaven. This fact can be compared with the doctrines Allah in Islam and Jehovah in Christianity each are dwelled in Seventh Heaven. And the name shows Sangje is the ruler who reigns over the universe by using yin and yang. Second, the name, Gu-Cheon-Eung-Won-Nweh-Seong-BoHwa-Cheon-Jon, is imported from China Taoism because it has been in Ok-Chu-Gyeong (the Gaoshang shenlei yushu). But in fact it's root is in Korea because Buyeo and Goguryeo, the ancient Korean nations, have the source of the name. While the name is not the Supreme Entity in China Taoism, it is the Supreme Entity in Daesoonjinrihoe. This fact is a important difference. Third, arbitrarily or not, the name, Gu-Cheon-Eung-Won-Nweh-Seong-Bo-Hwa-Cheon-Jon, is put on the image of 'resolution of grievances'. The reason is that many peoples in Korea and China has called the name for about 1,000 years ago to help their fortunes and escape predicaments. Forth, not only Gu-Cheon-Eung-Won-Nweh-Seong-Bo-Hwa-Cheon-Jon but also the name, Three Pure Ones and Ok-Cheon-Jin-Wang (Yuqingzhenwang) in China Taoism used as the Highest ruling Entity in Daesoonjinrihoe. But the relations between three Pure Ones and Ok-Cheon-Jin-Wang and Gu-Cheon-Eung-Won-Nweh-Seong-Bo-Hwa-Cheon-Jon in Dae-soonjinrihoe are different from that in China Taoism. Fifth, Sangje is associated with the Polaris divinity of Tae-Eul, view on God in Oriental Cosmology. The description Tae-Eul as well as Gu-Cheon-Eung-Won-Nweh-Seong-Bo-Hwa-Cheon-Jon is indicated Sangje is linked to the faith of Buyeo and Goguryeo. Sixth, Sangje is not only Mugeuk-Sin (The God of The Endless) who supervise the Endless but also Taegeuk-Ji-Cheon-Jon (The God of The Ultimate Reality) who supervise the Ultimate Reality. These descriptions directly display the fact Sangje is a creator. Seventh, in case explaining Sangje, the point of view is necessary that grasps the whole viewpoints Sangje 'was' Hidden God(deus otiosus) and 'is' Unhidden God after Incarnation. Eighth, Sangje is Cheon-Ju in Donghak, but different from that. Cheon-Ju in Donghak has both transcendence and immanence in tightrope tension, but Cheon-Ju in Daesoonjinrihoe emphasize transcendence than immanence. That difference is the result of the fact Cheon-Ju in Donghak was a being having revealed a man and Cheon-Ju in Daesoonjinrihoe was a being having incarnated after revealing a man. Ninth, Sangje is Gae-Byeok-Jang who is the manager of the transforming and ordering the Three Realms of the World by the Great Do which is the mutual beneficence of all life and Hae-Won-Sin who is the God of resolution of grievances.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권8호
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• pp.813-821
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• 2017

개체 링킹은 입력된 질의에 존재하는 개체를 표현한 개체 표현(entity mention)을 지식베이스에 존재하는 개체와 연결하여 의미를 파악하는 연구이다. 개체 링킹에 관한 연구는 지식 베이스 구축 문제, 다중 표현 문제, 개체 연결 중의성 문제, NIL 개체 인식 문제가 존재한다. 본 연구에서는 지식 베이스 구축 문제와 다중 표현 문제를 해결하기 위해 위키피디아를 기반으로 개체 이름 사전을 구축한다, 또한, 문맥 유사도, 의미적 관련성, 단서 단어 점수, 개체 표현의 개체명 타입 유사도, 개체 이름 매칭 점수, 개체인기도 점수 자질들을 기반으로 SVM(support vector machine)을 학습하여, NIL 개체를 인식하는 문제와 개체 연결 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 구축한 지식 베이스를 기반으로 제안한 두 방법을 순차적으로 적용하였을 때 좋은 개체 링킹 성능을 얻었다. 개체 링킹 시스템의 성능은 NIL 개체 인식 성능이 83.66%, 중의성 해소 성능이 90.81%의 F1 점수를 보였다.

• 정보관리학회지
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• 제35권3호
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• pp.147-164
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• 2018

기록물 생산기관에 부여된 행정표준기관코드(Standard Administration Code) 식별기호체계를 이용하여 동일 정체성과 동일 신원을 지닌 기록물 최종 생산기관명을 유일한 우선어 형식(preferred form)으로 정의하였다. 또한 동일 정체성과 동일 신원을 지닌 생산기관명에 대해 다양한 형식의 언어와 문자로 알려진 이형형식의 접근점 중에 대표 이름형식 접근점을 선정하고 온톨로지로 기술하였다. 이로써 과거부터 현재에 이르기까지 동일 정체성과 동일 신원의 생산기관이 생산한 모든 기록물에 대해 식별 접근할 수 있도록 하였다. 또한 '출처주의 원칙'과 '원질서 존중의 원칙'이라는 기본적인 기록물 관리 원칙을 온톨로지 환경에서도 준수함으로써, 기록물에 대한 관리방식 개선과 이용자들에게 기록물 접근의 편의성 및 확장된 검색결과를 제공할 수 있도록 하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.55-62
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• 2017

개체명 인식(Named Entity Recognition) 시스템은 문서에서 인명(PS), 지명(LC), 단체명(OG)과 같은 개체명을 가지는 단어나 어구를 해당 개체명으로 인식하는 시스템이다. 개체명 인식을 하기위한 전통적인 연구방법으로는 hand-craft된 자질(feature)을 기반으로 모델을 학습하는 통계 기반의 모델이 있다. 최근에는 딥러닝 기반의 RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM(Long-short Term Memory)과 같은 모델을 이용하여 문장을 표현하는 자질을 구성하고 이를 개체명 인식과 같이 순서 라벨링(sequence labeling) 문제 해결에 이용한 연구가 제안되었다. 본 연구에서는 한국어 개체명 인식 시스템의 성능 향상을 위해, end-to-end learning 방식이 가능한 딥러닝 기반의 모델에 미리 구축되어 있는 hand-craft된 자질이나 품사 태깅 정보 및 기구축 사전(lexicon) 정보를 추가로 활용하여 자질을 보강(augmentation)하는 방법을 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방법에 따라 자질을 보강한 한국어 개체명 인식 시스템의 성능 향상을 확인하였다. 또한 본 연구의 결과를 한국어 자연어처리(NLP) 및 개체명 인식 시스템을 연구하는 연구자들과의 향후 협업 연구를 위해 github를 통해 공개하였다.

• 정보관리학회지
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• 제33권3호
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• pp.321-343
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• 2016

본 연구의 목적은 1) 소설 속 지명 데이터베이스(DB)를 구축하고, 2) 확장 가능한 지명 DB를 위해 자동으로 지명을 추출하여 데이터베이스를 갱신하며, 3) 데이터베이스 내의 소설지명과 용례를 검색하고 시각화하는 파일럿시스템을 구현하는 데 있다. 특히, 학습자료(training)에 해당하는 말뭉치(corpus)를 확보하기 어려운, 소설지명과 같이 현재 잘 쓰이지 않는 개체명을 자동으로 추출하는 것은 매우 어려운 문제이다. 효과적인 지명 정보 추출용 학습자료 말뭉치 확보 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 이미 수작업으로 구축된 웹 지식(어휘사전)을 활용하여 학습에 필요한 충분한 양의 학습말뭉치를 확보하는 방안을 적용하였다. 이렇게 확보된 학습용 코퍼스와 학습된 자동추출 모듈을 가지고, 새로운 지명 용례를 찾아 추가하는 지명 데이터베이스 확장 도구를 만들었으며, 소설지명을 지도 위에 시각화하는 시스템을 설계하였다. 또한, 시범시스템을 구현함으로써 실험적으로 그 타당성을 입증하였다. 끝으로, 현재 시스템의 보완점을 제시하였다.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2007년도 정기학술대회
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• pp.489-497
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• 2007

Named entity translation plays an important role in many applications, such as information retrieval and machine translation. In this paper, we focus on translating person names, the most common type of name entity in Korean-Chinese cross language information retrieval (KCIR). Unlike other languages, Chinese uses characters (ideographs), which makes person name translation difficult because one syllable may map to several Chinese characters. We propose an effective hybrid person name translation method to improve the performance of KCIR. First, we use Wikipedia as a translation tool based on the inter-language links between the Korean edition and the Chinese or English editions. Second, we adopt the Naver people search engine to find the query name's Chinese or English translation. Third, we extract Korean-English transliteration pairs from Google snippets, and then search for the English-Chinese transliteration in the database of Taiwan's Central News Agency or in Google. The performance of KCIR using our method is over five times better than that of a dictionary-based system. The mean average precision is 0.3490 and the average recall is 0.7534. The method can deal with Chinese, Japanese, Korean, as well as non-CJK person name translation from Korean to Chinese. Hence, it substantially improves the performance of KCIR.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권2호
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• pp.55-62
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• 2022

A smart tourism chatbot is needed as a user interface to efficiently provide smart tourism services such as recommended travel products, tourist information, my travel itinerary, and tour guide service to tourists. We have been developed a smart tourism app and a smart tourism information system that provide smart tourism services to tourists. We also developed a smart tourism chatbot service consisting of khaiii morpheme analyzer, rule-based intention classification, and tourism information knowledge base using Neo4j graph database. In this paper, we develop the Korean and English smart tourism Name Entity (NE) datasets required for the development of the NER model using the pre-trained language models (PLMs) for the smart tourism chatbot system. We create the tourism information NER datasets by collecting source data through smart tourism app, visitJeju web of Jeju Tourism Organization (JTO), and web search, and preprocessing it using Korean and English tourism information Name Entity dictionaries. We perform training on the KoBERT-CRF NER model using the developed Korean and English tourism information NER datasets. The weight-averaged precision, recall, and f1 scores are 0.94, 0.92 and 0.94 on Korean and English tourism information NER datasets.

• 한국CDE학회논문집
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• 제11권1호
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• pp.27-40
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• 2006

The exchange of parameterized feature-based CAD models is important for product data sharing among different organizations and automation systems. The role of feature-based modeling is to gonerate the shape of product and capture design intends In a CAD system. A feature is generated by referring to topological entities in a solid. Identifying referenced topological entities of a feature is essential for exchanging feature-based CAD models through a neutral format. If the CAD data contains the modification history in addition to the construction history, a matching mechanism is also required to find the same entity in the new model (post-edit model) corresponding to the entity in the old model (preedit model). This problem is known as the persistent naming problem. There are additional problems arising from the exchange of parameterized feature-based CAD models. Authors have analyzed previous studies with regard to persistent naming and characteristics for the exchange of parameterized feature-based CAD models, and propose a solution to the persistent naming problem. This solution is comprised of two parts: (a) naming of topological entities based on the object spore information (OSI) and secondary name (SN); and (b) name matching under the proposed naming.