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NTIS 바로가기정보처리학회논문지. KIPS transactions on software and data engineering. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.5 no.9, 2016년, pp.419 - 424
이태석 (한국과학기술정보연구원 정보서비스실) , 신수미 (한국과학기술정보연구원 정보서비스실) , 강승식 (국민대학교 컴퓨터공학부)
Named entity recognition is required to improve the retrieval accuracy of patent documents or similar patents in the claims and patent descriptions. In this paper, we proposed an automatic named entity recognition for patents by using a conditional random field that is one of the best methods in mac...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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개체명 인식에 대한 초기의 연구에서는 어떤 방법이 사용되었는가? | 개체명 인식에 대한 초기의 연구에서는 경험적인 규칙으로 개체명을 인식하는 규칙 기반 방법이 사용되었다. 이 기법에서는 인식하고자 하는 개체명의 앞뒤 문장 구조를 규칙으로 기술하여 개체명을 인식한다. | |
은닉 마르코프 모델의 단점은 무엇인가? | 이 모델은 입력 데이터 열과 태그 열 사이의 결합 확률(joint probability)을 이용하는 생성 모델(generative model)이다. 이 모델은 학습 데이터로부터 최적의 모델을 생성하는데, 상호 작용하는 자질을 표현하거나 멀리 떨어진 입력 데이터 열 사이의 의존 관계를 표현하기 어려운 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 은닉 마르코프 모델의 제약 조건을 완화하여 범용 모델로 확장하는 조건부 확률 모델이 제안되었다. | |
자연어 처리 분야에서 품사 태깅에 관한 연구는 어떻게 발전되었는가? | 자연어 처리 분야에서 품사 태깅(part-of-speech tagging)에 관한 연구는 단순히 품사를 부착하는 것으로부터 개체명 태그(named entity tag)를 부착하는 문제로 발전하였다[1]. 개체명 인식은 기본적으로 인명, 지명, 기관명을 대상으로 하고 있으며, 그 외에도 날짜, 시간, 가격과 같은 특정 수치 등으로 확대되어 왔다. |
D. Nadeau and S. Sekine, "A Survey of Named Entity Recognition and Classification," Lingvisticae Investigationes, Vol.30, No.1, pp.3-26, 2007.
S. Cucerzan and D. Yarowsky, "Language Independent Named Entity Recognition Combining Morphological and Contextual Evidence," Proceedings of the 1999 Joint SIGDAT Conference on Empirical Methods in NLP and Very Large Corpora, pp.90-99, 1999.
Y. Wang, "Annotating and Recognising Named Entities in Clinical Notes," Proceedings of the ACL-IJCNLP 2009 Student Research Workshop, pp.18-26, 2009.
H. Gurulingappa, B. Muller, R. Klinger, H. Mevissen, M. Hofmann-Apitius, J. Fluck, and C. Friedrich, "Patent Retrieval in Chemistry based on Semantically Tagged Named Entities," Proceedings of the Eighteenth Text RETrieval Conference (TREC 2009), pp.1-9, 2009.
D. Eisinger, G. Tsatsaronis, M. Bundschus, U. Wieneke, and M. Schroeder, "Automated Patent Categorization and Guided Patent Search using IPC as Inspired by MeSH and PubMed," Journal of Biomed Semantics, Vol.4, Suppl. 1, 2013.
J. Lafferty, A. McCallum, and F. Pereira, "Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data," Proceedings of the 18th International Conference on Machine Learning, pp.282-289, 2001.
C. Sutton and A. McCallum, "An Introduction to Conditional Random Fields," Machine Learning, Vol.4, No.4, pp.267-373, 2011.
H. Wallach, "Conditional Random Fields: An Introduction," CIS Technical Report MS-CIS-04-21, University of Pennsylvania, pp.1-9, 2004.
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