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| 한글제목(Korean Title) |
딥러닝 기반 기계번역 개념을 활용한 Text-to-Ontology 변환 사례 |
| 영문제목(English Title) |
A case study on Text-to-Ontology transformation on the basis of neural translation |
| 저자(Author) |
신유진
이지항
Yu-Jin Shin
Jee Hang Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 28 NO. 02 PP. 0891 ~ 0894 (2021. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
온톨로지(Ontology)는 사람과 컴퓨터, 또는 컴퓨터 간의 개념 및 개념 표현을 공유하기 위한 개 념화의 명시적 규약을 의미한다. 기존의 온톨로지 생성은 전문가에 의한 수작업에 의존되어 비용과 시간이 많이 드는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝(Deep learning)기반의 기계번역 개념을 적용한 사례를 활용하여, 수작업의 의존성이 감소한 방법으로 텍스트로부터 온톨로지를 생성하는 방법을 구현하였다. 특히 기존 연구에서 제안한, 딥러닝을 이용해 텍스트로부터 지식 표현 시퀀스를 추출한 정보를 활용하여, 지식 표현 구조를 온톨로지로 변환하고 지식 베이스로 확장하는 과정을 통해 자동화 된 Text-to-Ontology 변환 방법론을 제안하고자 한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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