이 논문은 관계 추출 작업을 위한 2차원 특징 공학 방법을 제안한다.
먼저, 문장을 2차원 표현으로 변환하여 문장 내 중첩된 관계 인스턴스를 효과적으로 처리할 수 있다. 이때 문장 내 개체 간 관계를 나타내는 복합 특징을 수작업으로 구축하여 신경망 모델에 주입한다. 이를 통해 2차원 문장 표현의 장점을 활용하면서도 사전 지식을 효과적으로 활용할 수 있다.
또한 개체와 복합 특징 간의 암묵적인 연관성을 학습하기 위해 특징 인지 주의 메커니즘을 도입하였다. 이를 통해 개체에 대한 이해를 더욱 깊이 있게 할 수 있다.
제안 모델은 3개의 공개 데이터셋(ACE05 중국어, ACE05 영어, SanWen)에서 최신 성능을 달성하였다. 이는 2차원 특징 공학이 2차원 문장 표현의 장점을 활용하면서도 전통적인 특징 공학의 장점을 충분히 활용할 수 있음을 보여준다.
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by Hao Wang,Yan... at arxiv.org 04-09-2024
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