- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
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KONG-DB: Korean Novel Geo-name DB & Search and Visualization System Using Dictionary from the Web
Abstract
This study aimed to design a semi-automatic web-based pilot system 1) to build a Korean novel geo-name, 2) to update the database using automatic geo-name extraction for a scalable database, and 3) to retrieve/visualize the usage of an old geo-name on the map. In particular, the problem of extracting novel geo-names, which are currently obsolete, is difficult to solve because obtaining a corpus used for training dataset is burden. To build a corpus for training data, an admin tool, HTML crawler and parser in Python, crawled geo-names and usages from a vocabulary dictionary for Korean New Novel enough to train a named entity tagger for extracting even novel geo-names not shown up in a training corpus. By means of a training corpus and an automatic extraction tool, the geo-name database was made scalable. In addition, the system can visualize the geo-name on the map. The work of study also designed, implemented the prototype and empirically verified the validity of the pilot system. Lastly, items to be improved have also been addressed.
- keywords
- novel geo-name extraction, named entity recognition, Web knowledge base, conditional random fields, text mining, machine learning, novel geo-name map visualization, 소설지명추출, 개체명 인식, 웹지식베이스, 조건부랜덤필드, 텍스트마이닝, 기계학습, 소설지명 및 용례정보 시각화
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