SVM 기반의 멘션 페어 모델을 이용한 한국어 상호참조해결

Coreference Resolution for Korean using Mention Pair with SVM

초록

본 논문에서는 품사태그가 부착된 의존구문 트리와 개체명 정보가 자동 태깅된 말뭉치에서 멘션(Mention)을 추출하고, SVM을 기반으로 한 멘션 페어 모델(Mention Pair Model) 이용하는 한국어 상호참조해결 시스템을 제안한다. 시스템의 학습과 평가를 위해서 신문기사를 기반으로 하는 14개의 문서와, 위키피디아(Wikipedia)를 기반으로 하는 200개의 질의응답 문서를 분석하여 상호참조해결 정보가 담긴 말뭉치를 구축했다. 실험결과 본 논문에서 제안한 시스템의 성능은 MUC-F1 55.68%, B-cube-F1 57.19%, CEAFE-F1 61.75%로 나타났다.

키워드

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제목
SVM 기반의 멘션 페어 모델을 이용한 한국어 상호참조해결
제목 (타언어)
Coreference Resolution for Korean using Mention Pair with SVM
저자
최경호박천음이창기
발행일
2015-04
유형
Y
저널명
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
21
4
페이지
333 ~ 337