표제지

목차

Ⅰ. 서론 4

Ⅱ. 심층 분석 기술 동향 5

1. 자연어 처리 기술 5

2. 정보 추출을 위한 심층 학습 기술 9

3. 비정형 학술 정보 대상 지식 추출 연구 17

Ⅲ. 분석 방법 20

Ⅳ. 분석 결과 22

Ⅴ. 향후 연구 방향 제안 35

Ⅵ. 결론 및 시사점 36

1. 대상자료 36

2. 연구방법 38

3. 연구목표 39

4. 연구동향 분석 39

5. KCI의 대응방안 모색 - 연구동향 분석 플랫폼(가칭) 서비스 제공 40

참고문헌 46

판권기 48

〈표 1〉 초록에 나타난 대상자료 표현 목록 27

〈표 2〉 초록에 나타난 연구방법 표현 목록 29

〈표 3〉 초록에 나타난 연구목표 표현 목록 32

〈표 4〉 대상자료의 연도 범위 37

〈표 5〉 대상자료의 주제 분야 37

〈표 6〉 KCI의 주제 분야 범주 구분 41

[그림 1] 정보 추출 기술의 예 6

[그림 2] 전통적인 프로그래밍 방식과 기계학습 방식의 차이 9

[그림 3] 자질 공간과 함수 표현 10

[그림 4] 비선형 함수와 다층 퍼셉트론 11

[그림 5] GRU(Gated Recurrent Unit) 구조 13

[그림 6] 사전 학습 언어 모델의 활용 13

[그림 7] 사전 학습 언어 모델의 확률값 14

[그림 8] 사전 학습 언어 모델을 통한 문장 생성 예시 14

[그림 9] Transformer 모델 구조(Vaswani et al. 2017) 15

[그림 10] BioNLP(BioTextMining)의 세부 분야(Huang and Lu 2016) 17

[그림 11] Bidirectional LSTM CRF 모델 구조("Bidirectional LSTM/CRF Training Algorithm - GM-RKB" n.d.) 18

[그림 12] BRAT을 이용한 논문 초록 태깅(연구목적, 대상자료, 연구방법) 예시(1) 20

[그림 13] BRAT을 이용한 논문 초록 태깅(연구목적, 대상자료, 연구방법) 예시(2) 21

[그림 14] 논문에서 핵심요소문구(연구목적, 연구방법, 대상자료 등)를 추출하는 자가증강형 핵심어 인식 시스템 구성도 35