Główne pojęcia
주소는 텍스트 데이터 내에서 독특한 위치를 차지하며, 자동화된 주소 매칭은 다양한 분야에서 중요한 과제이다. 본 연구는 영어 주소 매칭을 위한 프레임워크를 정의하고 다양한 방법론을 평가한다.
Streszczenie
본 연구는 영어 주소 매칭을 위한 프레임워크를 정의하고 이를 바탕으로 다양한 방법론을 평가한다.
주요 내용은 다음과 같다:
- 주소는 텍스트 데이터 내에서 독특한 위치를 차지하며, 매칭 작업은 우편 배송, 엔티티 해결 등 다양한 분야에서 중요한 과제이다.
- 주소 매칭 작업을 위해 매칭/불일치 주소 쌍을 자동으로 생성하는 프레임워크를 정의하였다. 이를 통해 다양한 어려움을 반영할 수 있다.
- 거리 기반 접근법부터 딥러닝 모델까지 다양한 주소 매칭 방법론을 평가하였다. 정밀도, 재현율, 정확도 지표를 통해 각 방법의 장단점을 분석하였다.
- 특히 ESIM 모델에 문자 임베딩을 추가한 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. 이는 문자 수준의 정보가 주소 매칭에 중요함을 시사한다.
- 실제 데이터에 대한 평가에서도 딥러닝 모델의 강점이 확인되었다.
Statystyki
주소는 일반 텍스트와 달리 각 단어의 위치적 중요성이 크다.
주소 매칭 작업은 일상적으로 발생하며 다양한 분야에 적용된다.
주소 매칭 작업의 난이도는 상황에 따라 크게 달라질 수 있다.
Cytaty
"Addresses occupy a niche location within the landscape of textual data, due to the positional importance carried by every word, and the geographical scope it refers to."
"The task of matching addresses happens everyday and is present in various fields like mail redirection, entity resolution, etc."