개체 멘션 군집화에 기반한 Cross-document 상호참조해결

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한글제목(Korean Title)	개체 멘션 군집화에 기반한 Cross-document 상호참조해결
영문제목(English Title)	Entity mention Clustering for Cross-document Coreference Resolution
저자(Author)	이종현 나승훈 김현호 강인호 김선훈 Jong-Hyeon Lee Seung-Hoon Na Hyun-Ho Kim Inho Kang Seon-Hoon Kim
원문수록처(Citation)	VOL 48 NO. 01 PP. 0394 ~ 0396 (2021. 06)
한글내용 (Korean Abstract)	문서 내에서 나타나는 특정한 개체(entity)를 가리키는 멘션(mention)들을 지식베이스 상의 개체에 연결시키는 작업은 개체 연결(entity liking)로써 수행되어져 왔다. 개체 연결 작업에서 연결 대상이 되는 개체는 지식베이스 상에서 개체 임베딩(entity embedding)을 위한 개체 설명(entity description)을 반드시 동반해야 한다. 그러나 위키피디아와 같은 지식베이스(knowledge base)가 모든 개체를 포함하는 것은 아니므로 본 논문에서는 개체 설명 없이 여러 문서에서 등장하는 같은 개체를 가리키는 멘션들을 군집화 (clustering)하는 CCR(Cross-document Coreference Resolution) 문제를 기존의 상호참조해결 모델을 이용해 해결하고자 하였다. 결과적으로 본 논문에서 제안한 모델은 B3 성능 지표를 사용하였을 때, 94.15%의 F1 score 를 달성하였다.
영문내용 (English Abstract)
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