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정보추출? 비정형 또는 정형화된 텍스트에서 자동으로 구조화 된 정보를 추출하는 작업 비정형 텍스트에서 정보 추출하기 위해 규칙적이고 엔티티간의 의미적 관계를 포함하는 구조화된 데이터가 필요함 목적 문서 내 단어 간의 대상 관계를 파악하여 의미적 관계를 추출하고 이에 대해 응답하는 것을 중점을 둠 정보 추출의 학습 방법 정보추출의 주요 하위 작업 NER(Named Entity Recognition): 감지된 엔티티 이름(사랑과 조직의 경우), 장소이름, 임시 표현 및 특정 유형의 숫자 표현 인식 등 특정 유형의 개체에 대한 참조를 식별하는 것. 상호참조(Coreference Resolution): 이전 단계에서 추출된 엔티티 유형을 기반으로 엔티티 간의 상호 참조 및 wikipedia 링크 찾아 관련된 모..

개체명 인식(Named Entity Recognition, NER) 사람 (Person PS), 장소 (Location LC), 기관(Organization OG), 날짜(Date DT)등 명명된(named)개체를 텍스트로 식별하는 작업. 개체명 인식을 통해 특정 명사에 해당하는 태그를 붙여 개체명을 인식하여 분류. Ex) 춘향아 8월15일에 강남에서 홍길동과 약속이 있으니까, 늦지 말고 오도록 해! [사람] : 춘향, 홍길동 [날짜] : 8월 15일 [장소] : 강남 BIO 태깅 기법 (BIO Tagging Scheme) 개체명을 텍스트로부터 인식시키기 위한 기법 중 하나. 추출작업에서 자주 이용됨. 태그⇒ B: 시작 단어, I:B혹은 I뒤에오는 단어 O: 개체명이 아닌 나머지 단어 Ex)New Yor..