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KPF-bert-ner

KPF

- 빅카인즈랩 인사이드 메뉴의 개체명 분석에서 사용된 개체명 인식 모델이다. - 사용 방법에 대한 안내 및 코드는 KPF-bigkinds github에서 확인할 수 있습니다. 한국언론진흥재단이 개발한 kpf-BERT 모델을 기반으로 NER(Named Entity Recognition) task를 수행할 수 있는 kpf-BERT-ner 모델을 설계 및 개발한다. NER은 이름을 가진 객체를 인식하는 것을 의미한다. 한국정보통신기술협회가 제공하는 정보통신용어사전에 따르면 NER은 다음과 같다. “NER은 미리 정의해둔 사람, 회사, 장소, 시간, 단위 등에 해당하는 단어(개체명)를 문서에서 인식하여 추출 분류하는 기법. 추출된 개체명은 인명(person), 지명(location), 기관명(organization), 시간(time) 등으로 분류된다. 개체명 인식은 정보 추출을 목적으로 시작되어 자연어 처리, 정보 검색 등에 사용된다.” 실무적으로 표현하면 ‘문자열을 입력으로 받아 단어별로 해당하는 태그를 출력하게 하는 multi-class 분류 작업’이다. 본 과제에서는 kpf-BERT-ner 모델을 설계 및 개발하고 언론 기사를 학습하여 150개 클래스를 분류한다. - 한국어 데이터 셋은 모두의 말뭉치에서 제공되는 국립국어원 신문 말뭉치 추출 를 사용하였다.

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반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 제한, 정책을 확인하세요. 자체 호스팅에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.

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