정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
위키피디아 기반 개체명 사전 반자동 구축 방법 |
| 영문제목(English Title) |
A Semi-automatic Construction method of a Named Entity Dictionary Based on Wikipedia |
| 저자(Author) |
송영길
정석원
김학수
Yeongkil Song
Seokwon Jeong
Harksoo Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 42 NO. 11 PP. 1397 ~ 1403 (2015. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
개체명은 다양한 자연어처리 연구 및 서비스에 중요한 정보로 이용된다. 개체명 인식의 성능을 향상시키기 위한 여러 연구에서 개체명 사전을 이용한 자질이 개체명 인식 성능에 큰 영향을 준다는 것을 보이고 있다. 그러나 개체명 사전을 구축하는 것은 매우 시간 소모적이고, 인력 소모적인 작업이다. 이를 완화하기 위해서 본 논문에서는 개체명 사전을 반자동으로 구축하는 방법을 제안한다. 제안 시스템은 능동학습을 이용하여 위키피디아 분류정보로 구성된 가상 문서를 개체명 범주 당 하나씩 생성한다. 그리고 잘 알려진 정보검색 모델인 BM25를 이용하여 위키피디아 엔트리와 가상문서 사이의 유사도를 계산한다. 마지막으로 유사도를 바탕으로 각 위키피디아 엔트리를 개체명 범주로 분류한다. 서로 다른 3종류의 개체명범주 집합에서 실험한 결과, 제안 시스템은 매크로 평균 F1-점수 0.9028, 마이크로 평균 F1-점수 0.9554이라는 높은 성능을 보였다.
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영문내용
(English Abstract) |
A named entity(NE) dictionary is an important resource for the performance of NE recognition. However, it is not easy to construct a NE dictionary manually since human annotation is time consuming and labor-intensive. To save construction time and reduce human labor, we propose a semi-automatic system for the construction of a NE dictionary. The proposed system constructs a pseudo-document with Wiki-categories per NE class by using an active learning technique. Then, it calculates similarities between Wiki entries and pseudo-documents using the BM25 model, a well-known information retrieval model. Finally, it classifies each Wiki entry into NE classes based on similarities. In experiments with three different types of NE class sets, the proposed system showed high performance(macro-average F1-score of 0.9028 and micro-average F1-score 0.9554).
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| 키워드(Keyword) |
개체명 사전 구축
위키피디아
정보검색기법
능동학습
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