맥락 특질과 형태소 조합 특질을 활용한 BERT 기반 한국어 상호참조해결

Abstract

상호참조해결은 동일한 개체를 가리키지만 다양한 방식으로 표현되는 언급(Mention)들을 찾아 연결해주는 자연어 처리 문제이다. 고유명사, 보통명사, 별명, 약어, 대명사 등 다양한 형태의 언급을 의미별로 군집화함으로써 정보의 일관성을 유지하고 전달할 수 있다. 본 논문에서는 현재 한국어 상호참조해결에 높은 성능을 보이는 개체명과 대 명사 특질을 추가한 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 기반 상호참조해결 모델에 맥락을 기준으로 나뉘는 문단 및 문서 정보와 형태소의 조합 정보를 특질로 추가하였다. 그리고 이를 통해 크기가 작아 비교적 학습이 어려운 124개의 한국어 문서 데이터셋에 대한 상호참조해결의 성능을 높이려 하였다. 그 결과 Precision 78.07%, Recall 58.74%, CoNLL F1 score 67.02%의 성능을 보였다.