한글내용
(Korean Abstract) |
개체명 인식은 주어진 문장에서 인명이나 지명, 기관명처럼 고유한 의미를 가지는 단어를 찾아서 해당범주를 부착하는 과정을 말한다. 최근 개체명 인식 연구는 순환신경망 모델을 기반으로 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 순환신경망은 입력 문장의 길이가 길면 의존정보가 희석 될 수 있다는 문제점이 존재한다. 본 논문은 문장 길이로 인한 의존정보 희석 문제를 주의 집중 방법을 사용하여 해결하는 개체명 인식 모델을 제안한다. 4,550개의 학습 데이터와 506개의 평가 데이터를 가진 실험에서 제안 모델은 기존의 순환신경망 개체명 인식 모델보다 높은 성능(Precision : 0.8347, Recall: 0.8035, F1: 0.8188)을 보였다.
|
