주석데이터 자가 구축 및 교정을 통한 지식베이스 증강 시스템Knowledge base population system using self-annotation generation and correction
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 최기선 | - |
| dc.contributor.advisor | Choi, Key Sun | - |
| dc.contributor.author | 원유성 | - |
| dc.contributor.author | Won, You Sung | - |
| dc.date.accessioned | 2017-03-29T02:36:36Z | - |
| dc.date.available | 2017-03-29T02:36:36Z | - |
| dc.date.issued | 2016 | - |
| dc.identifier.uri | http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=649566&flag=dissertation | en_US |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/221652 | - |
| dc.description | 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 웹사이언스대학원, 2016.2 ,[ii, 35 p. :] | - |
| dc.description.abstract | 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. | - |
| dc.language | kor | - |
| dc.publisher | 한국과학기술원 | - |
| dc.subject | 지식베이스 증강 | - |
| dc.subject | 관계 추출 | - |
| dc.subject | 원격지도학습 | - |
| dc.subject | 베이지안 분류기 | - |
| dc.subject | 워드 임베딩 | - |
| dc.subject | Knowledge Base Population | - |
| dc.subject | Relation Extraction | - |
| dc.subject | Distant Supervision | - |
| dc.subject | Bayesian Classification | - |
| dc.subject | Word Embedding | - |
| dc.title | 주석데이터 자가 구축 및 교정을 통한 지식베이스 증강 시스템 | - |
| dc.title.alternative | Knowledge base population system using self-annotation generation and correction | - |
| dc.type | Thesis(Master) | - |
| dc.identifier.CNRN | 325007 | - |
| dc.description.department | 한국과학기술원 :웹사이언스대학원, | - |
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- WST-Theses_Master(석사논문)
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