Korean Named Entity Recognition and Classification using Word Embedding Features

최윤수; 차정원

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자료유형: 학술저널

저자정보: 최윤수 (창원대학교) 차정원 (창원대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.43 No.6

발행연도: 2016.6

수록면: 678 - 685 (8page)

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한국어 개체명 인식에 다양한 연구가 있었지만, 영어 개체명 인식에 비해 자질이 부족한 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 한국어 개체명 인식의 자질 부족 문제를 해결하기 위해 word embedding 자질을 개체명 인식에 사용하는 방법을 제안한다. CBOW(Continuous Bag-of-Words) 모델을 이용하여 word vector를 생성하고, word vector로부터 K-means 알고리즘을 이용하여 군집 정보를 생성한다. word vector와 군집 정보를 word embedding 자질로써 CRFs(Conditional Random Fields)에 사용한다. 실험 결과 TV 도메인과 Sports 도메인, IT 도메인에서 기본 시스템보다 각각 1.17%, 0.61%, 1.19% 성능이 향상되었다. 또한 제안 방법이 다른 개체명 인식 및 분류 시스템보다 성능이 향상되는 것을 보여 그 효용성을 입증했다.

#자연어 처리 #개체명 인식 및 분류 #단어 표현 #CBOW 모델 #natural language processing #named entity recognition and classification #word embedding #continuous bag-of-words model

참고문헌 (12)

참고문헌 신청

[학술대회논문] - DM. Bikel / 1997 / Nymble: a High-Performance Learning Namefinder / Proc. of the 5th Conference on Applied Natural Language Processing : 194 ~ 201

[학술대회논문] - X. Liu / 2012 / Joint Inference of Named Entity Recognition and Normalization for Tweets / Proc. of the 50th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics 1 : 526 ~ 535

[학술대회논문] - E. Chung / 2003 / Korean Name Entity Detection using Co-Training Methods / Proc. of the Human Computer Interaction 2003 : 1289 ~ 1293

[학술대회논문] - C. Lee / 2006 / Fine-Grained Named Entity Recognition using Conditional Random Fields for Question Answering / Proc. of the 18th Annual Conference on Human & Cognitive Language Technology : 268 ~ 272

[학술지(정기간행물)] - 이창기 / 2010 / Structural SVMs 및 Pegasos 알고리즘을 이용한 한국어 개체명 인식 / 인지과학 21 (4) : 655 ~ 667

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최윤수

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