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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.42 No.6
- 발행연도
- 2015.6
- 수록면
- 817 - 822 (6page)
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관계 추출은 질의응답 및 지식확장 등에 널리 사용될 수 있는 주요 정보추출 기술이다. 정보추출에 관한 기존 연구들은 관계 범주가 수동으로 부착된 대용량의 학습 데이터를 필요로 하는 지도 학습모델을 기반으로 이루어져 왔다. 최근에는 학습 데이터 구축을 위한 인간의 노력을 줄이기 위해 원거리감독법이 제안되었다. 그러나 원거리 감독법은 분류 문제를 해결하는데 필수적인 부정 학습 데이터를 수집하기 어렵다는 단점이 있다. 이러한 원거리 감독법의 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 부정 데이터없이 학습이 가능한 단일 클래스 분류 모델을 제안한다. 입력 데이터로부터 긍정 데이터를 선별하기 위해서 제안 모델은 벡터 공간 상에서 어휘 정보와 구문 패턴에 기반한 유사도 척도를 사용하여 입력 데이터가 내부 범주에 속하는지 그렇지 않은지 판단한다. 실험에서 제안 모델은 대표적인 단일 클래스 분류 모델인 One-class SVM보다 높은 성능(0.6509 F1-점수, 0.6833 정밀도)을 보였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 어휘 및 구문 패턴 기반 단일 클래스 분류 모델
4. 실험 및 평가
5. 결론
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - J. Cowie / 1996 / Information extraction / communication of the ACM 39 (1) : 80 ~ 91
[학술대회논문] - Mintz / 2009 / Distant supervision for relation extraction without labeled data / Proc. of the Joint Conference of the 47th Annual Meeting of the ACL and the 4th International Joint Conference on Natural Language Proc. of the AFNLP 2 : 1003 ~ 1011
[인터넷자원] - / / DBPedia ontology
[인터넷자원] - / / The NIST ACE evaluation website
[학술대회논문] - Culotta, Aron / 2004 / Dependency tree kernels for relation extraction / Proc. of the 42nd Annual Meeting on Association for Computational Linguistics
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