Pattern-based Extraction of Causal Relations from Korean Patent Documents with Two Types of Criteria

인과관계는 인간의 인지활동에 있어서 매우 중요한 역할을 한다. 특히 과학과 공학 분야에서 얻은 인과지식은 해당 분야를 이해하는 데에 중요한 역할을 한다. 대표적인 예로, 이들 분야 문서들의 논리적 흐름을 파악하는 데 사용 가능하다. 본 연구에서는, 정보기술 분야의 특허 문서들로부터 얻은 인과 지식을 획득하기 위하여, 문장 내에 나타나는 인과쌍들을 추출하는 방법론을 제시한다. 이를 위하여, 인과관계를 수동으로 태깅하고 관찰하는 작업을 수행하였으며, 태깅을 위한 기준을 설정하였다. 인과쌍의 추출은 패턴을 이용하여 수행하였다

Effective Feature Selection for Patent Classification

자질 선택은 문서 분류와 같이 않은 자질을 사용하는 지도식 기계학습에 관한 연구에서 날로 중요성이 커지고 있다. 특히 특허문서 분류와 같은 작업은 기존의 문서 분류보다도 훨씬 많은 자질과 분류 범주를 가지기 때문에 전체 문서의 특징을 드러내는 적절한 부분집합을 선택해 학습하는 것이 절실하다. 전통적인 자질선택 방법은 필터라는 방법으로서 빠르지만 임계값을 정하기가 어렵다는 문제가 있다. 한편 최근에 많이 연구되는 래퍼는 일반적으로 필터보다. 좋은 성능을 보이지만 자질의 개수가 많을수록 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 본 연구에서는 필터와 래퍼를 상호 보완적으로 결합하여 최적의 필터를 자동적으로 찾는 래퍼를 제안한다. 실험 결과, 제안한 방법이 효과적으로 자질 집합을 선택하는 것을 확인할 수 있었다

Auto-construction of multi-stage transfer pattern through alignment

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전산학전공, 2000.2, [ iv, 50 p. ]한국과학기술원 : 전산학전공