정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
위키백과로부터 기계학습 기반 한국어 지식베이스 구축 |
| 영문제목(English Title) |
Construction of Korean Knowledge Base Based on Machine Learning from Wikipedia |
| 저자(Author) |
정석원
최맹식
김학수
Seok-won Jeong
Maengsik Choi
Harksoo Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 42 NO. 08 PP. 1065 ~ 1070 (2015. 08) |
한글내용
(Korean Abstract) |
지식베이스는 자연어 처리 기반의 다양한 응용 시스템 성능에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 영어권에서는 WordNet, YAGO, BabeINet과 같은 시직베이스들이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 위키백과와 YAGO로부터 YAGO 형식의 한국어 지식베이스(이하 K-YAHO)를 자동 구축하는 방법을 제안한다. 제안 시스템은 YAGO와 위키백과 인포박스간의 간단한 매칭을 통해 초기 K-YAHO를 구축한 뒤, 기계학습을 이용하여 초기 K-YAHO를 확장한다. 실험 결과, 제안 시스템은 초기 K-YAHO 구축 실험에서 0.9642의 신뢰도를 보였고, K-YAHO 확장 실험에서 0.9468의 정확도와 0.7596의 메크로 F1 척도를 보였다.
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영문내용
(English Abstract) |
The performance of many natural language processing applications depends on the knowledge base as a major resource. WordNet, YAGO, Cyc, and BabelNet have been extensively used as knowledge bases in English. In this paper, we propose a method to construct a YAGO-style knowledge base automatically for Korean (hereafter, K-YAGO) from Wikipedia and YAGO. The proposed system constructs an initial K-YAGO simply by matching YAGO to info-boxes in Wikipedia. Then, the initial K-YAGO is expanded through the use of a machine learning technique. Experiments with the initial K-YAGO shows that the proposed system has a precision of 0.9642. In the experiments with the expanded part of K-YAGO, an accuracy of 0.9468 was achieved with an average macro F1-measure of 0.7596.
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| 키워드(Keyword) |
K-YAHO
지식베이스 구축
언어간 매칭
기계학습
K-YAGO
Knowledge base construction
Interlanguage matching
Machine learning
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