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학술논문 PDF에 대한 딥러닝 기반의 메타데이터 추출 방법 연구
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.7.644
최근 학술문헌의 수가 빠르게 증가함에 따라, 최신 연구 동향 및 정보를 얻기 위한 학술데이터 베이스 서비스의 필요성이 대두되었다. 학술데이터베이스 구축을 위한 메타데이터 추출 자동화 서비스가 연구되었으나, 대부분의 학술문헌 원문은 PDF로 구성되어 자동적인 정보 추출이 쉽지 않은 문제가 있다. 이에 본 연구는 학술문헌 PDF에 대한 메타데이터 자동 추출 방법을 제안한다. 먼저 학술문헌 PDF를 XML 형식으로 변환한 이후, XML 마크업 토큰 내의 좌표, 크기, 넓이와 텍스트 자질을 추출하여 벡터 형태로 구성한다. 추출된 자질 정보를 연속적 레이블링에 특화된 딥러닝 모델인 Bidirectional GRU-CRF를 활용하여 분석하고 메타데이터를 추출한다. 본 연구에서는 국내 학술지 중 10종을 선정하여 메타데이터 추출을 위한 학습집합을 구축하고, 제안한 방법론을 활용하여 실험하였다. 9종의 메타데이터에 대한 추출실험 결과, 88.27%의 정확도와 84.39%의 F1 성능을 얻었다.
Bidirectional LSTM-CRF 기반의 음절 단위 한국어 품사 태깅 및 띄어쓰기 통합 모델 연구
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.8.792
일반적으로 한국어 품사 태깅은 단어 단위로 띄어쓰기가 완료된 문장을 입력으로 받는다. 만일 띄어쓰기가 제대로 되지 않은 문장을 처리하기 위해서는 오류를 수정하기 위한 자동 띄어쓰기 처리가 선행되어야 한다. 그러나 자동 띄어쓰기 처리와 품사 태깅을 순차적으로 수행하면 각 단계에서 발생하는 오류로 인해 심각한 성능 저하 현상이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 자동 띄어쓰기와 품사 태깅을 동시에 수행할 수 있는 통합 모델을 구축하여 이러한 문제를 해결하고자 한다. 세부적으로 Bidirectional LSTM-CRF 모델을 바탕으로 음절 기반의 띄어쓰기 및 품사 태깅을 상보적으로 동시에 수행할 수 있는 통합 모델을 제안한다. 한국어 문어 품사 부착 말뭉치를 이용한 실험 결과, 띄어쓰기가 완전한 문장에 대해서는 98.77%의 품사 태깅 성능을 보였으며, 띄어쓰기가 전혀 되어 있지 않은 문장 집합에 대해서는 97.92%의 형태소 단위 F1-measure 성능을 나타내었다.
