Acknowledgement
이 논문은 2021년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원(NRF-2021R1A6A1A03045425)과 2022년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 지원을 받아 수행된 연구임 (No. 2022R1A5A7026673).
Annual Conference on Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리))
- 2022.10a
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- Pages.374-378
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- 2022
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- 2005-3053(pISSN)
Methodology of Trigger Generation optimized for Dialogue Relation Extraction task
대화형 관계 추출 태스크에 최적화된 트리거 생성 방법론
- Gyeongmin Kim (Department of Computer Science and Engineering, Korea University) ;
- Junyoung Son (Department of Computer Science and Engineering, Korea University) ;
- Jinsung Kim (Department of Computer Science and Engineering, Korea University) ;
- Jaechoon Jo ;
- Heuiseok Lim (Department of Computer Science and Engineering, Korea University)
- Published : 2022.10.18
Abstract
대화형 관계 추출의 목표는 주어진 대화에서 두 개체 간의 관계를 식별하는 것이다. 대화 중에 화자는 개체 및 관계와 관련이 있는 단서인 트리거를 통해 특정 개체 간 관계를 식별하는 것에 힌트를 얻을 수 있다. 그러나 데이터에 대해 항상 트리거 정보가 존재하는 것이 아니므로 트리거를 활용해 성능을 향상시키는 것은 어렵다. 본 논문은 이 문제점을 해소하기 위해 대화, 개체, 관계 중심으로 트리거 생성 모델을 학습하고, 이를 통해 생성된 트리거를 대화형 관계 추출에 학습하여 관계 식별에 효과적인 성능 향상을 보이는 접근법을 제안한다. 제안하는 접근법은 대화형 관계 추출 태스크에서 기존 성능과 비교한 결과 Dev, Test에서 각각 F1 19.74%p, F1 15.53%p 의 성능 향상을 보였다.