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주석데이터 자가 구축 및 교정을 통한 지식베이스 증강 시스템 = Knowledge base population system using self-annotation generation and correction
서명 / 저자 주석데이터 자가 구축 및 교정을 통한 지식베이스 증강 시스템 = Knowledge base population system using self-annotation generation and correction / 원유성.
저자명 원유성 ; Won, You Sung
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2016].
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8029110

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학술문화관(문화관) 보존서고

MWST 16002

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초록정보

Relation Extraction means that generating structured information by detecting entities and identifying relations from text. This paper followed distant supervision ap- proach, which takes existing knowledge base and large-size of text as an input data, gen- erates automatically labeled data, so called distantly labeled data, and learns patterns of the relations between entities from it. Intuitively, the distantly labeled data has a lot of noise, but this paper concentrated on improving the quality of the distantly labeled data, increased the performance of the relation extraction, and finally populated the knowledge base.

관계 추출(Relation Extraction)은 자연어 텍스트로부터 자연어 개체(Entity)를 찾아내고 그들간의 관계(Relation)을 파악하여 기계가 해석 가능한 구조적 정보를 만들어 내는 것을 의미한다. 본 논문은 현존하는 지식베이스와 대량의 텍스트 자원을 이용하는 원격지도(Distant Supervision) 접근법을 이용하여, 자동으로 생성한 주석데이터로부터 두 개체간의 관계에 대한 패턴을 학습하고 이를 바탕으로 주어진 문장으로부터 구조적 정보를 생성하는 관계 추출 시스템을 고안하였다. 이때 자동으로 생성한 주석데이터, 즉 원격 주석데이터는 상당한 노이즈를 지니게 되는데, 본 논문은 원격주석데이터의 품질 향상에 집중하여 관계 추출을 위한 패턴 학습을 용이하게 하였으며, 최종적으로 관계 추출 성능을 향상시키고 지식베이스 증강을 실현하였다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {MWST 16002
형태사항 ii, 35 p. : 삽도 ; 30 cm
언어 한국어
일반주기 저자명의 영문표기 : You Sung Won
지도교수의 한글표기 : 최기선
지도교수의 영문표기 : Key Sun Choi
학위논문 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 웹사이언스대학원,
서지주기 참고문헌 : p. 31-32
주제 지식베이스 증강
관계 추출
원격지도학습
베이지안 분류기
워드 임베딩
Knowledge Base Population
Relation Extraction
Distant Supervision
Bayesian Classification
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