적합성 검증을 통한 관계 추출 성능 향상

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기계적 학습을 위해서는 일반적으로 많은 양의 수동 주석데이터(Manually Labeled Data)가 요구된다. 원격지도 (Distant Supervision)는 현실적으로 부족한 주석데이터(Labeled Data)를 대신해 자동적으로 주석데이터를 수집하여 학습하는 접근 방식으로 관계 추출(Relation Extracion) 문제에 널리 활용되고 있다. 이때 필연적으로 많은 노이즈(Noise)가 발생되는데, 적합성 검증(Relevance Verification)을 통해 수집된 학습데이터를 정제함으로써 노이즈로 인한 변동성을 줄이고 결과적으로 향상된 성능을 보여주는 관계 추출 방법을 제시한다.
Publisher
HCLT
Issue Date
2015-10-16
Language
Korean
Citation

2015년 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회

URI
http://hdl.handle.net/10203/210565
Appears in Collection
CS-Conference Papers(학술회의논문)
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