명시적으로 최적 경로의 영향을 배제함으로써 내포된 명명된 엔티티 인식

이 논문은 중첩된 명명된 실체 인식(nested named entity recognition)을 위한 새로운 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 계층적 접근 방식으로, 기존의 두 번째로 좋은 경로 인식 방법을 보다 명시적으로 최고 경로의 영향을 배제함으로써 확장한 것이다. 제안된 방법은 각 시간 단계에서 여러 개의 숨겨진 상태(hidden states)를 유지하고, 각 레벨에서 인식을 위한 서로 다른 잠재 함수(potential function)를 구성하기 위해 선택적으로 이 숨겨진 상태들을 활용한다. 또한, 내부에 위치한 실체를 먼저 인식하는 것이 기존의 외부 실체부터 인식하는 전통적인 방식보다 더 뛰어난 성능을 발휘함을 실험적으로 입증한다. 제안된 방법의 효과성과 효율성을 입증하기 위해 ACE2004, ACE2005, GENIA 데이터셋에서 광범위한 실험 결과를 제시한다.