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저자정보
고명현 (세종대학교) 김학동 (세종대학교) 임헌영 (세종대학교) 이유림 (세종대학교) 지민규 (세종대학교) 김원일 (세종대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제24권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
58 - 66 (9page)

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대화 문장 내 고유명사와 같은 개체명에 대한 인식 연구는 효율적 대화 정보 예측을 위한 가장 기본적이며 중요한 연구 분야이다. 목적 지향 대화 시스템에서 가장 주요한 부분은 대화 내 객체가 어떤 속성을 가지고 있느냐 하는 것을 인지하는 것이다. 개체명 인식모델은 대화 문장에 대하여 전처리, 단어 임베딩, 예측 단계를 통해 개체명 인식을 진행한다. 본 연구는 효율적인 대화 정보 예측을 위해 전처리 단계에서 사용자 정의 사전을 이용하고 단어 임베딩 단계에서 최적의 파라미터를 발견하는 것을 목표로 한다. 그리고 설계한 개체명 인식 모델을 실험하기 위해 생활 화학제품 분야를 선택하고 관련 도메인 내 목적 지향 대화 시스템에서 적용 할 수 있는 개체명 인식 모델을 구축하였다.
#Task-Oriented Dialogue System #Word Embedding #NER(Named Entity Recognition) #Bi-LSTM

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이전 연구
Ⅲ. 제안 방법
Ⅳ. 실험 및 결과 논의
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
J. Huang, O. Kwon, K. Lee and Y. Kim, “A Chatter Bot for a Task-Oriented Dialogue System”, KIPS Transactions on Software and Data Engineering, Vol.6, No.11 pp.499-506, Nov 2017 google schola D. Nadeau and S. Sekine, “A survey of named entity recognition and classification”, Lingvisticae Investigationes, Vol.30, No.1, pp.3-26, Jan 2007 google schola S. Na and J. Min, “Character-Based LSTM CRFs for Named Entity Recognition”, Proceedings of KISS Korea Computer Congress, pp.729-731, Jun 2016 google schola S. Nam, Y. Hahm and K. Choi, “Application of Word Vector with Korean Specific Feature to Bi-LSTM model for Named Entity Recognition”, Human & Cognitive Language Technology(HCLT 2017), Oct 2017 google schola S. Hochreiter and J. Schmidhuber, “LONG SHORT-TERM MEMORY”, Neural Computation Archive, Vol.9, No.8, pp.1735-1780 , Nov 1997 google schola

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