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문제 정의
- 본 논문에서는 Conditional Random Fields 알고리즘을 사용하는 스탠포드 NER을 사용하여 특허 데이터를 학습하고 학습 모델을 테스트하고 평가하였다[8]. 스탠포드 NER은 오픈소스로서 자질값 확장으로 간단하고 다양하게 처리 가능하며, 텍스트에 있는 단어의 개체 명 인식 (NER) 레이블 시퀀스를 이용한다.
- 전통적인 특허 계량분석뿐만 아니라 비정형화된 텍스트 마이닝 기술과 기계학습을 통한 특허분석으로 그 영역이 넓혀지고 있다[1]. 본 논문은 자연어처리에서 연구되어온 개체명 인식기를 특허 자료에 접목하여 제한된 특허맵 분석을 자동화하고 다양화 할 수 있는 특허 기술 및 제품에 대한 개체명 인식을 시도하고 그 성능을 평가하고자 한다.
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