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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국과학기술정보연구원 Korea Institute of Science and Technology Information |
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연구책임자 | 윤정선 |
참여연구자 | 김광영 , 정유철 , 오흥선 , 서동준 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2017-01 |
과제시작연도 | 2016 |
주관부처 | 미래창조과학부 Ministry of Science, ICT and Future Planning |
등록번호 | TRKO201700000489 |
과제고유번호 | 1711042891 |
사업명 | 한국과학기술정보연구원연구운영비지원 |
DB 구축일자 | 2017-09-20 |
키워드 | 정보추출.딥러닝.개체명 인식.텍스트.Information Extraction.Deep Learning.Named Entity Recognition.Text. |
DOI | https://doi.org/10.23000/TRKO201700000489 |
1. (제 1주제) 정보추출을 위한 딥러닝 기반 기술 연구
- LSTM CRF에 기반한 개체명 인식에서 단어 표상을 위한 일반적 모델 정립
- LSTM CRF에 기반한 개체명 인식에서 기존 모델 개선 방안 연구
- LSTM CRF에 기반한 개체명 인식에서 다양한 사전 자질 활용 방안 연구
- 범용 개체명 인식에서 제안 문자 기반 LSTM CRF 방법을 통해 최종 목표 성능 달성
2. (제 2주제) 딥 러닝 기반 정보 추출 기술 응용 연구
- 식품 분야 딥러닝 기반 정보추출 분류체계 확정
- 식품
Ⅳ. Result of the study
1) Development of basic sequential labelling models based on LSTM CRF
2) Development of novel LSTM CRF model using character-based LSTM-CNN method for word representation
3) Construction of food domain named entity taxonomy and corresponding training corpus
4) Appl
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