정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
Current Result Document : 55 / 377
| 한글제목(Korean Title) |
위키피디아 기반의 효과적인 개체 링킹을 위한 NIL 개체 인식과 개체 연결 중의성 해소 방법 |
| 영문제목(English Title) |
A Method to Solve the Entity Linking Ambiguity and NIL Entity Recognition for efficient Entity Linking based on Wikipedia |
| 저자(Author) |
이호경
안재현
윤정민
배경만
고영중
Hokyung Lee
Jaehyun An
Jeongmin Yoon
Kyoungman Bae
Youngjoong Ko
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 44 NO. 08 PP. 0813 ~ 0821 (2017. 08) |
한글내용
(Korean Abstract) |
개체 링킹은 입력된 질의에 존재하는 개체를 표현한 개체 표현(entity mention)을 지식베이스에 존재하는 개체와 연결하여 의미를 파악하는 연구이다. 개체 링킹에 관한 연구는 지식 베이스 구축 문제, 다중 표현 문제, 개체 연결 중의성 문제, NIL 개체 인식 문제가 존재한다. 본 연구에서는 지식 베이스구축 문제와 다중 표현 문제를 해결하기 위해 위키피디아를 기반으로 개체 이름 사전을 구축한다, 또한, 문맥 유사도, 의미적 관련성, 단서 단어 점수, 개체 표현의 개체명 타입 유사도, 개체 이름 매칭 점수, 개체인기도 점수 자질들을 기반으로 SVM(support vector machine)을 학습하여, NIL 개체를 인식하는 문제와 개체 연결 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 구축한 지식 베이스를 기반으로 제안한 두 방법을 순차적으로 적용하였을 때 좋은 개체 링킹 성능을 얻었다. 개체 링킹 시스템의 성능은 NIL 개체 인식 성능이 83.66%, 중의성 해소 성능이 90.81%의 F1 점수를 보였다.
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영문내용
(English Abstract) |
Entity Linking find the meaning of an entity mention, which indicate the entity using different expressions, in a user’s query by linking the entity mention and the entity in the knowledge base. This task has four challenges, including the difficult knowledge base construction problem, multiple presentation of the entity mention, ambiguity of entity linking, and NIL entity recognition. In this paper, we first construct the entity name dictionary based on Wikipedia to build a knowledge base and solve the multiple presentation problem. We then propose various methods for NIL entity recognition and solve the ambiguity of entity linking by training the support vector machine based on several features, including the similarity of the context, semantic relevance, clue word score, named entity type similarity of the mansion, entity name matching score, and object popularity score. We sequentially use the proposed two methods based on the constructed knowledge base, to obtain the good performance in the entity linking. In the result of the experiment, our system achieved 83.66% and 90.81% F1 score, which is the performance of the NIL entity recognition to solve the ambiguity of the entity linking.
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| 키워드(Keyword) |
개체 링킹
NIL 개체 인식
개체 링킹 중의성
위키피디아
질의 응답 시스템
entity linking
NIL entity recognition
ambiguity of entity linking
wikipedia
question answering system
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