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공유계층을 이용한 형태소 분석과 개체명 인식 통합 모델
http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.2.167
한국어 형태소 분석은 형태소 분석, 품사 태깅 과정으로 나뉜다. 형태소 분석 과정에서 형태소와 품사 후보 쌍을 추출하고, 품사 태깅 과정에서는 추출된 후보 중 문맥에 알맞은 형태소와 품사를 결정한다. 개체명 인식은 문장 내에서 인명, 지명, 기관명, 날짜, 시간 등과 같이 고유한 의미를 갖는 단어를 찾아 개체명을 부착하는 기술이다. 개체명 인식과 형태소 분석 연구는 주로 독립적으로 수행되며, 많은 개체명 인식 연구에서 품사 정보를 사용한다. 이 과정에서 형태소 분석의 오류가 개체명 인식에 치명적인 오류로 전파된다. 본 논문에서는 오류 전파를 최소화하기 위해 통합 모델을 제안한다. 형태소 분석기의 오류를 줄이기 위해 순차적 레이블 부착 문제에 효과적인 레이블 주의 집중 네트워크를 활용한다. 실험 결과, 개체명 인식과 형태소 분석의 단일 모델보다 통합 모델의 성능이 더 높음을 보였다. 또한 기존의 통합모델 보다 레이블 주의 집중 네트워크를 적용한 제안 모델이 더 높은 성능을 보였다.
듀얼 포인터 네트워크를 사용한 다중 개체 간의 관계 추출
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.11.1186
정보 추출은 비정형 텍스트로부터 정형 데이터를 자동으로 추출하는 기술이다. 최근 대용량의 비정형 텍스트가 급격히 증가함에 따라 정보 추출에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 정보 추출은 크게 개체 연결과 관계 추출 두 가지 기술로 구성되며 관계 추출은 정보 추출에 있어 가장 핵심이 되는 기술이다. 최근까지 대부분의 관계 추출 연구는 문장에 한 쌍의 개체만 존재한다고 가정하며 단일 개체 쌍간의 관계를 추출하는데 초점이 맞춰져 있다. 그러나 실제로 문장에는 한 쌍 이상의 개체가 존재할 수 있다. 본 논문은 주어진 문장에서 가능한 모든 개체 쌍 간의 관계를 추출할 수 있는 듀얼 포인터 네트워크 기반 관계 추출 모델을 제안한다. 제안 모델은 관계 추출에 대표적으로 사용되는 영문 데이터 셋인 ACE-2005 데이터 셋과 NYT 데이터 셋으로 실험을 진행했으며, ACE-2005에서 F1 점수 0.8050, NYT 데이터 셋에서 F1 점수 0.7834로 가장 높은 성능을 보였다.
