DiREx : 확률적 교차 연산을 이용한 문장 수준의 한국어 관계 추출

Abstract

문장 수준에서의 관계 추출은 문장에서 개체 간의 관계를 식별하는 작업이다. 일반적으로 문장 수준 관계 추출에서는 주어와 목적어 개체가 주어진 문장에서 관계를 추출한다. 하지만 종단형 관계 추출에서는 인식된 개체들에 대해 개체 쌍마다 주어와 목적어인 경우의 수를 포함해야 하기 때문에 이러한 관계 추출 방식은 시간과 자원을 비효율적으로 사용한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 완화하기 위해 주어와 목적어의 위치에 따라 방향 표지를 설정하고, 방향과 관계를 추출하는 모델인 DiREx (Direction and Relation Extraction using probabilistic crossover)를 제안한다. 제안 모델은 방향을 예측하고 각 방향의 확률을 이용한 확률적 교차 연산으로 주어, 목적어 개체의 표상을 생성한다. 이후 주어, 목적어 개체의 표상을 이용하여 관계를 추출한다. 실험을 통해 제안 모델이 하나로 통합된 라벨을 예측하는 것보다 좋은 성능을 보여주었다. 제안 모델은 방향에 따른 경우의 수를 제외할 수 있어, 종단형 관계 추출에서 자원의 낭비를 줄일 수 있다. 향후 연구로는 종단형 관계 추출 모델에 제안 모델을 실제로 적용할 예정이다.