지식 임베딩 심층학습을 이용한 단어 의미 중의성 해소

Word Sense Disambiguation Using Knowledge Embedding

단어 중의성 해소 방법은 지식 정보를 활용하여 문제를 해결하는 지식 기반 방법과 각종 기계학습 모델을 이용하여 문제를 해결하는 지도학습 방법이 있다. 지도학습 방법은 높은 성능을 보이지만 대량의 정제된 학습 데이터가 필요하다. 반대로 지식 기반 방법은 대량의 정제된 학습데이터는 필요없지만 높은 성능을 기대할수 없다. 최근에는 이러한 문제를 보완하기 위해 지식내에 있는 정보와 정제된 학습데이터를 기계학습 모델에 학습하여 단어 중의성 해소 방법을 해결하고 있다. 가장 많이 활용하고 있는 지식 정보는 상위어(Hypernym)와 하위어(Hyponym), 동의어(Synonym)가 가지는 의미설명(Gloss)정보이다. 이 정보의 표상을 기존의 문장의 표상과 같이 활용하여 중의성 단어가 가지는 의미를 파악한다. 하지만 정확한 문장의 표상을 얻기 위해서는 단어의 표상을 잘 만들어줘야 하는데 기존의 방법론들은 모두 문장내의 문맥정보만을 파악하여 표현하였기 때문에 정확한 의미를 반영하는데 한계가 있었다. 본 논문에서는 의미정보와 문맥정보를 담은 단어의 표상정보를 만들기 위해 구문정보, 의미관계 그래프정보를 GCN(Graph Convolutional Network)를 활용하여 임베딩을 표현하였고, 기존의 모델에 반영하여 문맥정보만을 활용한 단어 표상보다 높은 성능을 보였다.