초록 ▼

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

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 분야 개체명 태깅 가이드 라인 및 태깅 프로세스 수립
- 태깅 프로세스를 바탕으로 식품 분야 개체명 태깅 학습 코퍼스 구축
- 식품 분야 개체명 인식을 위한 도메인 특화 사전 구축
- 식품 분야 개체명 인식에서 제안 문자 기반 LSTM CRF 방법을 통해 최종 목표 성능 달성
3. (제 3주제) 딥 러닝 기반 개체식별 기술 적용 및 성능향상 방안 도출
- 식품 분약 학습데이터 2000건 구축
- 개체식별 성능향상 방안 도출 (식품도메인 사전 확장 및 딥러닝 은닉층 증가)

Abstract ▼

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

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) Application of LSTM CRF methods to food domain named entity task with detailed experiment results

목차 Contents

• 표지 ... 1제 출 문 ... 2보고서 요약서 ... 3요 약 문 ... 4Summary ... 6Contents ... 8목차 ... 9제 1장 연구사업 배경 ... 10 제 1절 연구사업의 경제적·산업적 중요성 및 연구개발의 필요성 ... 10 제 2절 연구사업의 국내·외 현황 ... 11제 2장 연구사업 목표 및 내용 ... 14 제 1절 연구사업의 최종 목표 ... 14 제 2절 당해연도 중점 추진 내용 ... 15 제 3절 대표성과 ... 35제 3장 성과목표 및 달성도 ... 37제 4장 성과 분석 ... 38 제 1절 정성적 성과 ... 38 제 2절 정량적 성과 ... 39제 5장 기대효과 및 성과 활용 방안 ... 40 제 1절 기대효과 ... 40 제 2절 성과 활용 방안 ... 41별첨 ... 42끝페이지 ... 43