자연어 기반 인터페이스에서 개체명 패턴을 이용한 효과적인 개체명과 주제어 인식 방법 (An Efficient Named Entity And Topic Word Recognition Method Based on Named Entity Pattern in a Natural Language Interface)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 12권 / 1호 / 121 ~ 129페이지
· 저자명 : 배경만, 김성현, 고영중, 김종훈

초록

모바일 기기를 이용하는 인구가 증가함에 따라 자연어 기반의 인터페이스(Natural Language Interface,이하 NLI)에 대한 사용자의 요구가 늘고 있다. NLI를 기반으로 입력된 자연어 질의를 분석하기 위해선 질의에 포함된 개체명을 인식하는 것이 필요하다. 특히, 특정한 영역에 대한 질의의 경우 적합한 개체명 및 주제어를 추출할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 일정 및 개인정보 관리 영역의 개체명을 속성 개체명과 인스턴스 개체명으로 구분하여, 계층형 개체명 사전을 구축하고, 속성 개체명의 동의어 표현 문제를 해결할 수 있는 개체명 패턴을 정의함으로써 일정 및 개인정보 관리 영역의 자연어 질의에서 손쉽게 개체명을 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 개체명 패턴을 이용한 개체명 인식 방법을 평가하였으며, 구축한 계층형 개체명 사전만을 이용한 성능은 72.5%의 성능을 보였고, 속성 개체명 패턴을 추가한 방법은 79.9%의 성능으로 7.4%의 성능 향상이 있었다.

영어초록

Since the number of people who use mobile devices increase, the user needs about the Natural Language Interface(NLI) has been grown. A efficient named entity recognition is required to analyze the query entered by the NLI. Especially, the named entities in the natural query in a particular domain are efficiently extracted. In this paper, we propose the efficient named entity recognition method in a schedule and a personal information management domain. For this, we generate a hierarchical named entity dictionary by separating the name entity with the attribute type and the instance type. And then, we defined a named entity pattern to solve the problem of the synonym in the attribute named entity. We evaluated the proposed method. As a result, the baseline method achieved 72.5%. And the proposed method achieved 79.9%, which is 7.4% higher performance than the baseline method.

참고자료

· 없음