정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
CNN 기반 관계 추출 모델의 성능 향상을 위한 다중-어의 단어 임베딩 적용 |
| 영문제목(English Title) |
Multi-sense Word Embedding to Improve Performance of a CNN-based Relation Extraction Model |
| 저자(Author) |
남상하
한기종
김은경
권성구
정유성
최기선
Sangha Nam
Kijong Han
Eun-kyung Kim
Sunggoo Kwon
Yoosung Jung
Key-Sun Choi
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 45 NO. 08 PP. 0816 ~ 0824 (2018. 08) |
한글내용
(Korean Abstract) |
관계 추출이란 문장 내 두 개체간의 관계를 분류하는 것으로, 많은 연구들이 관계추출 모델을 설계함에 있어 원격 지도학습 방식을 이용하고 있다. 그리고 최근 딥러닝의 발전으로 다양한 연구에서 관계 추출 모델 설계 시 CNN 또는 RNN 등의 딥러닝 모델을 적용하는 것이 주요 흐름으로 발전하고 있다. 그러나 기존 연구들에서는 모델 학습의 입력으로 사용되는 단어 임베딩의 동형이의어 문제를 해결하지 않았다는 단점이 있다. 따라서 서로 다른 의미를 가진 동형이의어가 하나의 임베딩 값으로 모델 학습이 진행되고, 그에 따라 단어의 의미를 정확히 파악하지 못한 채 관계 추출 모델을 학습한다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 다중-어의 단어 임베딩을 적용한 관계 추출 모델을 제안한다. 다중-어의 단어 임베딩 학습을 위해 CoreNet Concept 기반의 어의 중의성 해소 모듈을 활용하였고, 관계추출 모델은 문장 내 주요 키워드를 스스로 학습하는 CNN 모델과 PCNN 모델 2가지를 활용하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
The relation extraction task is to classify a relation between two entities in an input sentence and is important in natural language processing and knowledge extraction. Many studies have designed a relation extraction model using a distant supervision method. Recently the deep-learning based relation extraction model became mainstream such as CNN or RNN. However, the existing studies do not solve the homograph problem of word embedding used as an input of the model. Therefore, model learning proceeds with a single embedding value of homogeneous terms having different meanings; that is, the relation extraction model is learned without grasping the meaning of a word accurately. In this paper, we propose a relation extraction model using multi-sense word embedding. In order to learn multi-sense word embedding, we used a word sense disambiguation module based on the CoreNet concept, and the relation extraction model used CNN and PCNN models to learn key words in sentences.
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| 키워드(Keyword) |
원격 지도학습
관계추출
단어 임베딩
합성곱 신경망
distant supervision
relation extraction
word embedding
convolutional neural network
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