순환 신경망과 합성곱 신경망을 이용한 개체명 인식

Abstract

개체명 인식 문제에서 한국어는 언어 특성상 개체명에 대한 두드러진 특징이 없기 때문에 일반적인 기계학습을 하기 위해 다양한 자질 정보들을 추출해서 사용했다. 하지만 여러 자질 정보를 추출하는 것은 시간과 노력이 상당히 소요될 뿐만 아니라 성격이 다른 말뭉치에 그대로 적용하는 것이 제한된다. 본 논문에서는 순환 신경망과 합성곱 신경망을 개체명 인식에 적용하여 별도의 자질 추출 없이, 도메인의 구분이 없는 적은 양의 데이터를 사용하여 75.53%의 성능을 보였다.