• 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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권3호
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• pp.129-136
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• 2019

자연어 표현에는 인물, 조직, 장소, 제품 등의 다양한 개체들이 존재한다. 이러한 개체는 다양한 의미를 가질 수 있다. 이러한 개체가 갖는 중의성 문제는 자연어 처리 분야에 있어 매우 도전적인 과제이다. 개체 링킹(Entity Linking)이란 텍스트에 등장한 개체명을 지식베이스 내의 적절한 개체로 연결해주는 작업이다. 개체 링킹을 위한 대표적인 방법론인 짝 연결 접근법(Pairwise based method)은 한 문장에서 등장한 개체가 두 개 이상일 경우 서로의 연관성을 이용해 개체 링킹을 하는 방법이다. 이 방법은 동일 문장에서 등장하는 개체들 간의 상호의존성(interdependence)만을 고려하고 있어 포괄적인 상호의존성(Global interdependence)이 부족하다는 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 개체 링킹을 위해 RDF 형태의 지식베이스 정보를 바탕으로 Word2vec을 활용한 Entity2vec 모델을 생성하였다. 그리고 생성된 모델을 사용하여 각 개체에 대한 랭킹을 하였다. 본 논문에서는 짝 연결 접근법의 한계점을 보완하기 위해 포괄적인 상호의존성을 바탕으로 짝 연결 접근법을 고안하고 구현 및 실험을 통해 기존의 짝 연결 접근법과 비교하였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권2호
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• pp.34-46
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• 2023

A growing number of large scale knowledge graphs raises several issues how knowledge graph data can be organized, discovered, and integrated efficiently. We present a novel semantic-based mashup platform for contents convergence which consists of acquisition, RDF storage, ontology learning, and mashup subsystems. This platform servers a basis for developing other more sophisticated applications required in the area of knowledge big data. Moreover, this paper proposes an entity matching method using graph convolutional network techniques as a preliminary work for automatic classification and discovery on knowledge big data. Using real DBP15K and SRPRS datasets, the performance of our method is compared with some existing entity matching methods. The experimental results show that the proposed method outperforms existing methods due to its ability to increase accuracy and reduce training time.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.111-118
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• 2015

개체 링킹은 텍스트에 출현하는 개체 표현을 위키피디아 등의 지식베이스 항목으로 연결하는 작업이다. 동일한 개체 표현을 공유하는 서로 다른 개체들의 존재로 인해 개체 링킹에서는 개체 표현의 중의성을 해소할 필요가 있다. 개체 중의성 해소를 위한 최근 연구에서는 공기 개체 의미관련도를 중심으로 개체 출현 선험 확률와 공기 용어 정보 등을 결합하는 시도들이 주류를 형성하고 있다. 그러나 의미관련도의 왕성한 활용에도 불구하고 의미관련도 기반 방법이 개체중의성해소에 미치는 순수 효과를 분석 제시한 연구는 찾기 힘들다. 이 연구는 NGD, PMI, Jaccard, Dice, Simpson 등 서로 다른 의미관련도 지표의 차이, 공기개체집합 내 중의성 정도의 차이, 개별적/집단적 중의성해소 방식의 차이의 세 가지 관점에서 의미관련도 기반 개체중의성해소 방법들을 한국어 위키피디아 데이터를 사용하여 실험적으로 평가한 결과를 제시한다.

• 인지과학
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• 제21권4호
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• pp.655-667
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• 2010

개체명 인식은 정보 추출의 한 단계로서 정보검색 분야 뿐 아니라 질의응답과 요약 분야에서 매우 유용하게 사용되고 있다. 본 논문에서는 structural Support Vector Machines(structural SVMs) 및 수정된 Pegasos 알고리즘을 이용한 한국어 개체명 인식 시스템에 대하여 기술하고 기존의 Conditional Random Fields(CRFs)를 이용한 시스템과의 성능을 비교한다. 실험결과 structural SVMs과 수정된 Pegasos 알고리즘이 기존의 CRFs 보다 높은 성능을 보였고(신뢰도 99%에서 통계적으로 유의함), structural SVMs과 수정된 Pegasos 알고리즘의 성능은 큰 차이가 없음(통계적으로 유의하지 않음)을 알 수 있었다. 특히 본 논문에서 제안하는 수정된 Pegasos 알고리즘을 이용한 경우 CRFs를 이용한 시스템보다 높은 성능(TV 도메인 F1=85.43, 스포츠 도메인 F1=86.79)을 유지하면서 학습 시간은 4%로 줄일 수 있었다.

• 인지과학
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• 제27권1호
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• pp.27-41
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• 2016

개체명 인식은 미리 정의된 개체 범주로 텍스트의 요소를 분류하는 과정을 의미하며 최근 주목 받고 있는 음성 비서 서비스 등 다양한 응용 분야에 널리 활용되고 있다. 본 논문에서는 지식베이스를 사용하여 개체명 인식 코퍼스를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 지식베이스의 종류에 따라 두 가지 방법을 적용하며 그 중 첫 번째 방법은 위키피디아를 기반으로 위키피디아 본문의 문장에 개체명 표지를 부착하여 학습 코퍼스를 생성하는 방법이다. 두 번째 방법은 인터넷으로부터 다양한 형태의 문장을 수집하고 다양한 개체들 간의 관계를 데이터베이스에 보유 중인 프리베이스를 이용하여 개체명 표지를 부착하는 방법으로 학습 코퍼스를 생성한다. 자동 생성된 학습 코퍼스의 질과 본 논문에서 제안하는 학습 코퍼스 자동 생성 기법을 평가하기 위해 두 가지로 실험했다. 첫 번째, 다른 형태의 지식베이스인 위키피디아와 프리베이스(Freebase)를 기반으로 생성된 학습 코퍼스의 표지 부착 성능을 수동으로 측정하여 코퍼스의 질을 평가하였다. 두 번째, 각 코퍼스로 학습된 개체명 인식 모델의 성능을 통해 제안하는 학습 코퍼스 자동 생성 기법의 실용성을 평가하였다. 실험을 통해 본 방법이 타당함을 증명하였으며 특히 실제 응용에서 많이 사용되는 웹 데이터 환경에서 의미 있는 성능 향상을 보여주었다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권5호
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• pp.187-194
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• 2015

급변하는 자연언어를 기계가 이해할 수 있도록 하기 위해서는 다양한 언어지식자원(linguistic knowledge resources)의 구축이 필수적으로 수반된다. 본 논문에서는 온라인 콘텐츠의 특성을 활용해 언어지식자원을 자동으로 구축함으로써 지속적으로 확장 가능한 방법을 고안하고자 한다. 특히 언어분석 과정에서 가장 활용도가 높은 개체명(NE: Named Entity) 사전을 자동으로 구축, 확장하는데 주안점을 둔다. 이를 위해 본 논문에서는 개체명 사전 구축대상문서로 위키피디아(Wikipedia)를 선정, 그 특성을 파악하기 위해 다양한 통계 분석을 수행하였다. 이에 기반하여 위키피디아 콘텐츠가 갖는 구문적 특성과 구조 정보 등의 메타데이터를 활용하여 개체명 사전을 구축, 확장하는 방법을 제안한다.

• International Journal of Safety
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• 제4권2호
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• pp.12-17
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• 2005

This paper aims at the development of an knowledge base for an electrical fire cause diagnosis system using the entity relation database. The relation database which provides a very simple but powerful way of representing data is widely used. The system focused on database construction and cause diagnosis can diagnose the causes of electrical fires easily and efficiently. In order to store and access to the information concerned with electrical fires, the key index items which identify electrical fires uniquely are derived out. The knowledge base consists of a case base which contains information from the past fires and a rule base with rules from expertise. To implement the knowledge base, Access 2000, one of DB development tools under windows environment and Visual Basic 6.0 are used as a DB building tool. For the reasoning technique, a mixed reasoning approach of a case based inference and a rule based inference has been adopted. Knowledge-based reasoning could present the cause of a newly occurred fire to be diagnosed by searching the knowledge base for reasonable matching. The knowledge-based database has not only searching functions with multiple attributes by using the collected various information(such as fire evidence, structure, and weather of a fire scene), but also more improved diagnosis functions which can be easily wed for the electrical fire cause diagnosis system.

• 인지과학
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• 제26권4호
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• pp.435-452
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• 2015

최근 개체 링킹에 대한 연구들은 지식 베이스를 외부 자원으로 사용하여 실세계의 지식과 의미적인 관련도를 통해 중의성을 해소하는데 중점을 두고 있다. 지식 베이스를 사용한 개체 링킹은 신문기사나 블로그 포스트 등에서는 좋은 성능을 보이지만, 마이크로블로그에서는 짧은 텍스트 길이와 지식 베이스에 존재하지 않는 주제를 다루는 특성 때문에 비교적 낮은 성능을 보인다. 본 논문에서는 140자가 되지 않는 짧은 텍스트 내에서 실시간으로 빠르게 정보를 공유하는 특성을 가지는 마이크로블로그에서 나타나는 개체명의 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 지식 베이스만 사용하는 개체 링킹의 한계를 극복하기 위해 마이크로블로그 사용자 기록과 뉴스 기사를 이용하고, 지식 베이스에 존재하는 특정 엔트리로 개체 링킹을 수행한다. 본 논문에서는 개체명을 포함하는 한국어 트윗을 추출하여 데이터를 구축하였다. 성능 평가는 정확도 지표(시스템이 정답으로 판정한 데이터 개수/전체 데이터 개수)를 사용하였으며, 제안하는 시스템은 구축한 데이터에서 기존 지식 베이스만 사용한 개체 링킹 시스템보다 높은 67.7%의 정확도를 나타내었다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.25-38
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• 2019

정보화 시대의 넘쳐나는 콘텐츠들 속에서 사용자의 관심과 요구에 맞는 양질의 정보를 선별해내는 과정은 세대를 거듭할수록 더욱 중요해지고 있다. 정보의 홍수 속에서 사용자의 정보 요구를 단순한 문자열로 인식하지 않고, 의미적으로 파악하여 검색결과에 사용자 의도를 더 정확하게 반영하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 구글이나 마이크로소프트와 같은 대형 IT 기업들도 시멘틱 기술을 기반으로 사용자에게 만족도와 편의성을 제공하는 검색엔진 및 지식기반기술의 개발에 집중하고 있다. 특히 금융 분야는 끊임없이 방대한 새로운 정보가 발생하며 초기의 정보일수록 큰 가치를 지녀 텍스트 데이터 분석과 관련된 연구의 효용성과 발전 가능성이 기대되는 분야 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 주식 관련 정보검색의 시멘틱 성능을 향상시키기 위해 주식 개별종목을 대상으로 뉴럴 텐서 네트워크를 활용한 지식 개체명 추출과 이에 대한 성능평가를 시도하고자 한다. 뉴럴 텐서 네트워크 관련 기존 주요 연구들이 추론을 통해 지식 개체명들 사이의 관계 탐색을 주로 목표로 하였다면, 본 연구는 주식 개별종목과 관련이 있는 지식 개체명 자체의 추출을 주목적으로 한다. 기존 관련 연구의 문제점들을 해결하고 모형의 실효성과 현실성을 높이기 위한 다양한 데이터 처리 방법이 모형설계 과정에서 적용되며, 객관적인 성능 평가를 위한 실증 분석 결과와 분석 내용을 제시한다. 2017년 5월 30일부터 2018년 5월 21일 사이에 발생한 전문가 리포트를 대상으로 실증 분석을 진행한 결과, 제시된 모형을 통해 추출된 개체명들은 개별종목이 이름을 약 69% 정확도로 예측하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시하는 모형의 활용 가능성을 보여주고 있으며, 후속 연구와 모형 개선을 통한 성과의 제고가 가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 종목명 예측 테스트를 통해 본 연구에서 제시한 학습 방법이 새로운 텍스트 정보를 의미적으로 접근하여 관련주식 종목과 매칭시키는 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.