KorNNER: Korean Nested Named Entity Recognizer

Abstract

이 연구는 한국어 중첩 개체명 말뭉치의 활용 방안으로서 중첩 개체명 인식 모델의 개발 과정을 소개하고 딥러닝 기반 중첩 개체명 인식기를 구현하는 데에 그 목적이 있다. 한국어 중첩 개체명 주석 말뭉치(KoNNE)가 공개된 이래로 중첩 개체명 말뭉치를 활용한 연구가 거의 시도되지 않았다. 중첩 개체명 주석 말뭉치는 자연어 정보 처리 단위로서의 개체명을 체계적으로 일관되게 주석된 고품질의 인문데이터로 한국어의 통사, 의미 정보를 반영하고 있으므로 인공지능인문학 연구에 활용하기가 적절하다. 이 연구에서는 고품질의 인문데이터를 활용하여 딥러닝 기반의 한국어 중첩 개체명 인식기(KorNNER)를 개발하였고, 개발한 모델은 F-1 0.87의 성능을 보였다.이 연구에서는 한국어 중첩 개체명 말뭉치 활용 연구의 하나로서 중첩 개체명인식 모델 개발 과정에서의 여러 문제를 논의하고 모델 개발 방법을 기술하였다. 이 연구는 한국어 중첩 개체명 인식기 개발을 위해 학습데이터, 모델 개발, 활용방안 등의 과정을 실증적으로 제시하고 있어 향후 중첩 개체명 말뭉치 활용 연구 등에 기여했다는 데에 의의가 있다.