KCI등재
LUKE를 이용한 한국어 자연어 처리: 개체명 인식, 개체 연결 = LUKE for Korean Natural Language Processing: Named Entity Recognition and Entity Linking
Transformer-based language models (LM) such as BERT trained from a large amount of unlabeled corpus using self-supervised learning methods have shown remarkable performance improvement on various natural language processing (NLP) application tasks. Despite the marked improvements, the classical pretrained language model has not directly incorporate external real-world knowledge bases such as a Wikipedia knowledge graph or triples. To inject the real-world knowledge bases to a pretrained language model, many studies towards “knowledge enhanced” pretrained language models have been conducted. Among them, LUKE attaches a sequence of entities to a sequence of original input tokens and performs entity-aware self-attention using entity embeddings, leading to noticeable improved results on entity-related tasks and the state-of-the-art performance in SQuAD dataset. In this paper, we present a Korean version of LUKE pretrained from a large amount of Korean Wikipedia corpus and show its application results on entity-related tasks of Korean. In particular, we newly propose a way of applying LUKE to the entity linking task which has not been explored in the previous works of using LUKE. Experiment results on both Korean named entity recognition and entity linking tasks show improvements over the RoBERTa-based models.
더보기BERT와 같은 트랜스포머 기반의 언어 모델은 대용량의 레이블이 없는 말뭉치를 자가 학습방법을 통해 학습한 후 다양한 자연어 처리 응용 태스크에 적용하여 놀라운 성능 향상을 보였다. 이와 같은 언어 모델은 실세계 지식 정보를 표현할 수 없는 단점이 존재하고 이러한 문제를 해결하기 위해 언어 모델에 지식 베이스를 반영하려는 다양한 연구들이 수행되었다. 본 연구에서는 단어 시퀀스 이외에 엔티티 시퀀스와 임베딩을 정의하고 단어와 엔티티의 모든 시퀀스 쌍에 따라 별도의 쿼리 파라미터를 두고 셀프 어텐션을 수행하는 LUKE 모델을 한국어 위키피디아 상에서 학습한 후 엔티티 관련 태스크인 개체명 인식, 개체 연결에 적용하여 기존의 RoBERTa 기반 모델 대비 각각 0.5%p, 1.05%p의 성능 향상을 가져왔다.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2022 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2014-09-16 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 -> 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지외국어명 : Journal of KIISE : Computing Practices and Letters -> KIISE Transactions on Computing Practices | KCI등재 |
2013-04-26 | 학술지명변경 | 외국어명 : Journal of KISS : Computing Practices and Letters -> Journal of KIISE : Computing Practices and Letters | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-10-02 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 -> 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터외국어명 : Journal of KISS : Computing Practices -> Journal of KISS : Computing Practices and Letters | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.29 | 0.29 | 0.27 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.24 | 0.21 | 0.503 | 0.04 |
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