KCI등재
음절 기반 ELECTRA 모델을 이용한 한국어 공간 개체 추출 = Korean Spatial Elements Extraction using Syllable-based ELECTRA Model
저자
전원표 (바이브컴퍼니 스마트시티연구소) ; 윤효근 (바이브컴퍼니 스마트시티연구소) ; 안창원 (바이브컴퍼니 스마트시티연구소)
발행기관
대한공간정보학회(THE KOREAN SOCIETY FOR GEOSPATIAL INFORMATION SYSTEM)
학술지명
대한공간정보학회지(The Korea Society For GeospatIal Information System)
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
75-83(9쪽)
DOI식별코드
제공처
Recently, research on a technology for converging and analyzing unstructured spatial big data with structured data is being actively conducted. In order to smoothly perform intelligent spatial data analysis, spatial information extraction must be preceded. However, most unstructured data does not store information such as GPS due to the Personal Information Protection Act, and in the case of Twitter with location tags, only 1.5% to 3% of the total includes location tags, making it difficult to identify geospatial information. Spatial information consists of spatial elements and spatial relations defined in the ISO Space(ISO 24617:2014) standard published in 2014. This paper proposes a spatial elements extraction model using syllable-based ELECTRA that does not require a tokenizer by using the expanded Korean SpaceBank corpus. As a result of the experiment, the model that added the BiLSTM+CRFs layer to the KoCharELECTRA-Base pretrained language model showed the highest performance with an f1-score of 86.67%.
더보기최근 비정형 공간 빅데이터를 정형데이터와 융합하여 분석하는 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한지능형 공간데이터 분석을 원활하게 수행하기 위해서는 공간정보 추출이 필수적으로 선행되어야 한다. 하지만 대부분의 비정형 데이터는 개인정보보호법 등으로 인하여 GPS와 같은 정보를 저장하지 않으며, 위치 태그를 가지는트위터의 경우도 전체의 1.5%~3% 정도만 위치 태그를 포함하고 있기 때문에 공간정보를 식별하기 어렵다. 공간정보는 2014년 발표된 ISO Space(ISO 24617:2014) 표준에서 정의한 공간 개체와 공간관계로 구성되어 있다. 본 논문은 이를 확장한 한국어 공간정보 주석 말뭉치를 활용하여, 별도의 토크나이저를 필요로 하지 않는 음절 기반ELECTRA를 이용한 공간 개체 추출 모델을 제안한다. 실험 결과, KoCharELECTRA-Base 사전학습 언어모델에BiLSTM+CRFs 레이어를 추가한 모델이 F1-Score 86.67%로 가장 높은 성능을 보였다.
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