본 논문은 온라인 소셜 네트워크의 자유 텍스트에서 지리적 정보를 추출하는 새로운 기법인 Geo-Semantic-Parsing (GSP)을 제안합니다. GSP는 의미 분석기를 사용하여 텍스트에서 관련 부분을 식별하고 지식 그래프의 엔티티와 연결합니다. 여러 효율적인 지식 그래프 탐색 전략을 통해 정보를 확장하고, 회귀 모델을 학습하여 입력 텍스트에 가장 적합한 엔티티를 선택하여 지리 태깅을 수행합니다. 약 1만 개의 이벤트 관련 트윗 데이터셋으로 평가한 결과, F1 스코어 0.66을 달성하여 기존 기법들(최대 F1 스코어 0.55)보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 재현율 향상에 기여한 것으로 분석되었습니다.
