Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
기계독해 기반 한국어 개체명 인식 |
| 영문제목(English Title) |
Korean Named Entity Recognition as Machine Reading Comprehension |
| 저자(Author) |
민진우
나승훈
신종훈
김영길
김강일
Jinwoo Min
Seung-Hoon Na
Jong-Hoon Shin
Young-Kil Kim
Kangil Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 02 PP. 0344 ~ 0346 (2021. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
개체명 인식(Named Entity Recognition)은 주어진 문장 혹은 문서 내에서 인명, 지명, 기관명, 날짜, 시간 등과 같이 고유한 의미를 갖는 표현을 찾고 개체명의 종류를 분류하는 자연어 처리 분야이다. 딥러닝 기반 한국어 개체명 인식은 양방향 LSTM으로 얻어진 점수에 출력 태그간의 의존성을 모델링하는 CRF로부터 태그 전이 점수를 더하여 최종 태그 점수를 얻는 bi-LSTM-CRF 기반 모델이 주를 이루었다. 이에 BERT와 같은 사전 학습 언어모델로 얻어진 문맥 표상을 활용하여 개체명 인식 성능을 크게 향상하였다. 본 논문에서는 순차 레이블링 방식이 아닌 Span 생성 모듈에서 후보 개체 표현에 대한 Span을 생성 한 후 Span 타입 결정 모듈에서 MRC(Machine Reading Comprehension) 프레임워크를 사용하여 적절한 후보 개체의 타입을 찾는 기계 독해 기반 개체명 인식 모델을 제안하고 실험 결과를 보인다.
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영문내용
(English Abstract) |
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