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| 한글제목(Korean Title) |
의존구문분석 정보가 추가된 SSAN과 REBEL을 결합한 문서 수준 관계 추출 |
| 영문제목(English Title) |
Document-level relationship extraction combining REBEL and SSAN with dependency parsing information |
| 저자(Author) |
김도경
이창기
고우영
강명철
Dokyoung Kim
Changki Lee
Wooyoung Go
Myungchul Kang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 0356 ~ 0358 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 문장 경계를 넘어 관계를 추출할 수 있는 문서 수준 관계 추출 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 End-to-end 관계 추출 방법이면서 문서 수준 관계 추출이 가능한 REBEL 모델에 개체명 및 상호참조해결 정보를 활용하기 위해 SSAN 모델을 결합한 통합 모델을 제안하고, 추가적으로 관계추출에 도움이 되는 의존구문분석 정보를 활용하기 위해 기존의 SSAN 모델에 의존구문분석 정보를 추가한 모델을 제안한다. 실험 결과, 새로 추가된 SSAN 모델의 파라미터가 최적화되지 않아 성능 하락이 있었지만, 대량의 데이터로 사전 학습한다면 성능이 향상될 것으로 기대되며, 기존의 SSAN 모델보다 본 논문에서 제안한 의존구문분석 정보가 추가된 SSAN 모델이 관계 추출에서 더 좋은 성능을 보였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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