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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.6
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 696 - 706 (11page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2021.48.6.696
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최근 소재 및 화학분야의 급속한 발전으로 해당 분야 관련 학술 문헌이 기하급수적으로 늘어나고 있다. 이에 기존의 축적된 방대한 데이터에서 유의미한 정보를 추출하기 위한 연구들이 진행되고 있으며, 그 방법론 중 하나로 개체명 인식이 활용되고 있다. 소재 및 화학분야 개체명 인식은 학술 문헌에서 소재, 물성 정보, 실험 조건 등과 같은 정형화된 개체를 추출하고, 그 종류를 분류하는 작업이다. 본 논문에서는 신경망 언어 모델의 사전 훈련 없이 기존의 공개된 언어 모델을 임베딩 조합과 Bi-direction LSTM-CRF 모델을 사용하여 소재 및 화학분야 개체명 인식을 연구하였다. 그 결과 가장 성능이 좋은 조합을 도출하였고 그 이유를 분석하였다. 추가적으로 사전 학습 언어 모델 자체를 개체명 인식 모델로 사용하여 미세조정을 통해 성능을 비교하였다. 이를 통해 기존의 공개된 사전 학습 언어 모델들로 구성한 다중 임베딩 조합이 소재 및 화학분야 개체명 인식에서 유의미한 결과를 도출할 수 있음을 증명하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험 환경 및 결과
5. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
G. R. Lee, H. Mizuseki, and D. H. Kim, "Big data and material research," Material Technology White Paper 2017, pp. 589-624, 2017. (in Korean)
D. H. Lee, "Material development innovation for the 4th industrial revolution - using big data," Science & Technology Policy, Vol. 27, pp. 50-57, 2017. (in Korean)
O. Kononova, H. Huo, T. He, Z. Rong, T. Botari, W. Sun, V. Tshitoyan, and G. Ceder, "Text-mined dataset of inorganic materials synthesis recipes," Scientific data, Vol. 6, pp. 1-11, 2019.
L. Luo, Z. Yang, P. Yang, Y. Zhang, L. Wang, H. Lin, and J. Wang, "An attention-based BiLSTMCRF approach to document-level chemical named entity recognition," Bioinformatics, Vol. 34, pp. 1381-1388, 2018.
E. Kim, K. Huang, A. Tomala, S. Matthews, E. Strubell, A. Saunders, A. McCallum, and E. Olivetti, "Machine-learned and codified synthesis parameters of oxide materials," Scientific data, Vol. 4, pp. 1-9, 2017.
D. H. Lee, "Material development innovation for the 4th industrial revolution - using big data," Science & Technology Policy, Vol. 27, pp. 50-57, 2017. (in Korean)
O. Kononova, H. Huo, T. He, Z. Rong, T. Botari, W. Sun, V. Tshitoyan, and G. Ceder, "Text-mined dataset of inorganic materials synthesis recipes," Scientific data, Vol. 6, pp. 1-11, 2019.
L. Luo, Z. Yang, P. Yang, Y. Zhang, L. Wang, H. Lin, and J. Wang, "An attention-based BiLSTMCRF approach to document-level chemical named entity recognition," Bioinformatics, Vol. 34, pp. 1381-1388, 2018.
E. Kim, K. Huang, A. Tomala, S. Matthews, E. Strubell, A. Saunders, A. McCallum, and E. Olivetti, "Machine-learned and codified synthesis parameters of oxide materials," Scientific data, Vol. 4, pp. 1-9, 2017.
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