Core Concepts
소비자 이벤트의 잠재적 원인을 추출하는 것이 중요한 과제이며, 이를 위해 새로운 시퀀스 태깅 프레임워크를 제안하였다.
Abstract
이 논문은 ICDM 2020 지식 그래프 대회에서 소비자 이벤트-원인 추출 과제에 대한 해결책을 제시한다.
기존 방식은 이벤트 유형과 이벤트-원인을 별도로 추출하였지만, 이 논문에서는 이를 동시에 추출할 수 있는 새로운 시퀀스 태깅 프레임워크를 제안하였다.
제안한 모델은 BERT 인코더와 시퀀스 태깅 디코더로 구성되며, 실험 결과 기존 방식보다 우수한 성능을 보였다.
이 대회에서 저자들의 팀은 1단계 리더보드에서 1위, 최종 리더보드에서 3위를 달성하였다.
Stats
제안한 단일 모델은 기준 모델 대비 F1 점수가 65.9% 향상되었다.
앙상블 모델은 기준 모델 대비 F1 점수가 77.0% 향상되었다.
Quotes
"소비자 이벤트의 잠재적 원인을 추출하는 것은 많은 비즈니스 시나리오에서 중요한 기술이 되고 있다."
"기존 방식은 이벤트 유형과 이벤트-원인을 별도로 추출하였지만, 우리는 이를 동시에 추출할 수 있는 새로운 시퀀스 태깅 프레임워크를 제안하였다."