초록
최근에 제안된 명명된 엔터티 인식(NER)을 위한 신경망 모델의 대부분은 외부 자원 수집이나 수작업 특징 설계의 노력에서 벗어나는 데 중점을 두며, 순수하게 데이터 중심적인 접근 방식을 채택하고 있다. 그러나 이러한 방식은 정제된 데이터의 양이 제한적이므로 모델이 정제된 엔터티 외의 상황으로 일반화하는 데 필요한 보조 신호를 얻지 못하게 되어 과적합의 가능성이 증가할 수 있다. 본 연구에서는 외부 가제트리(지역명 사전 등)를 적절히 활용하는 것이 세그멘탈 신경망 NER 모델에 도움이 될 수 있음을 보여준다. 최근 제안된 하이브리드 반-마르코프 CRF 아키텍처에 간단한 모듈을 추가함으로써 유망한 성과를 관찰하였다.