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문제 정의
- 본 논문에서는 개체명 인식에서 최고의 성능을 보여주고 있는 문자 기반 LSTM-CRF에 사전 매칭의 정교화와 조합을 통하여 기존의 성능을 크게 개선시켰다. 본 논문에서 사용한 매칭방법과 조합을 영문 개체명 인식에도 적용할 예정이다.
- 한편 개체명 인식에서의 성능 향상을 위해 사전 등 외부 리소스를 활용하는 방안들이 연구되었다[2,8]. 본 논문에서는 다수의 리소스로부터 개체명 사전을 구축하고 사전의 매칭 방법을 다양화하여 각 매칭법의 장단점을 구분하고 매칭법을 조합하여 한국어 개체명 인식에 활용하고자 하였다. 최적의 사전 매칭조합을 자질로 사용한 결과 ETRI 개체명 말뭉치의 학습데이터에서 F1 measure 기준 [4]에 제시된 86.
- 본 논문에서는 한국어 개체명 인식에서 영문에서와 같이 사전 자질을 활용하여 개체명 인식의 성능을 높이고자 하였다. 기존 문자 LSTM-CNN 기반한 단어 표상 방식에 품사 정보, 띄어쓰기 정보에 사전 자질을 추가하여 확장 단어 표상을 구성하였다.
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