관계 추출을 위한 자가 적응형 그래프 컨볼루션 네트워크
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 조충현 | - |
dc.contributor.author | 최용석 | - |
dc.date.accessioned | 2022-07-07T22:12:45Z | - |
dc.date.available | 2022-07-07T22:12:45Z | - |
dc.date.created | 2021-05-14 | - |
dc.date.issued | 2020-07 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/145380 | - |
dc.description.abstract | 관계 추출 작업은 문장에서 개체 쌍 간에 관계를 추론하는 작업이다. 최근에는 그래프 컨볼루션 네트워크들이 디펜던시 트리 정보를 활용하여 관계 추출에서 높은 성능을 보여왔다. 그러나 그래프 상의 인접한 단어만을 이용하기 때문에 다양한 단어를 폭 넓게 반영하기가 어렵다. 또한 디펜던시 트리를 만드는 디펜던시 파서에 의해 성능이 영향을 많이 받는다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위해서 BERT를 통하여 적절한 디펜던시 관계를 학습하고, 이를 기반으로 관계 추출을 하는 네트워크를 제안한다. 이 기법을 적용하여 TACRED 데이터 세트에서 70.5%으로 기존 모델을 능가하는 F1 스코어를 얻을 수 있었다. 또한 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)를 통해 다중 작업 학습을 하여 외부의 자연어 처리 시스템의 의존 없이 디펜던시 트리, 품사 태깅, 개체명 인식 정보를 사용할 수 있다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
dc.title | 관계 추출을 위한 자가 적응형 그래프 컨볼루션 네트워크 | - |
dc.title.alternative | Self-Adaptive Graph Convolution Networks for Relation Extraction | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 최용석 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국정보과학회 2020 한국컴퓨터종합학술대회 논문집, pp.619 - 621 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국정보과학회 2020 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 | - |
dc.citation.title | 한국정보과학회 2020 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 | - |
dc.citation.startPage | 619 | - |
dc.citation.endPage | 621 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.type.docType | Proceeding | - |
dc.description.journalClass | 3 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE09874524 | - |
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