위키백과로부터 기계학습 기반 한국어 지식베이스 구축 


42권  8호, pp. 1065-1070, 8월  2015


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  요약

지식베이스는 자연어 처리 기반의 다양한 응용 시스템 성능에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 영어권에서는 WordNet, YAGO, Cyc, BabelNet과 같은 지식베이스들이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 위키백과와 YAGO로부터 YAGO 형식의 한국어 지식베이스(이하 K-YAGO)를 자동 구축하는 방법을 제안한다. 제안 시스템은 YAGO와 위키백과 인포박스간의 간단한 매칭을 통해 초기 K-YAGO를 구축한 뒤, 기계학습을 이용하여 초기 K-YAGO를 확장한다. 실험 결과, 제안 시스템은 초기 K-YAGO 구축 실험에서 0.9642의 신뢰도를 보였고, K-YAGO 확장 실험에서 0.9468의 정확도와 0.7596의 매크로 F1 척도를 보였다.


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  논문 참조

[IEEE Style]

S. Jeong, M. Choi, H. Kim, "Construction of Korean Knowledge Base Based on Machine Learning from Wikipedia," Journal of KIISE, JOK, vol. 42, no. 8, pp. 1065-1070, 2015. DOI: .


[ACM Style]

Seok-won Jeong, Maengsik Choi, and Harksoo Kim. 2015. Construction of Korean Knowledge Base Based on Machine Learning from Wikipedia. Journal of KIISE, JOK, 42, 8, (2015), 1065-1070. DOI: .


[KCI Style]

정석원, 최맹식, 김학수, "위키백과로부터 기계학습 기반 한국어 지식베이스 구축," 한국정보과학회 논문지, 제42권, 제8호, 1065~1070쪽, 2015. DOI: .


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