이 논문은 사건 연결 모델의 성능을 향상시키기 위한 두 가지 혁신을 제안한다.
첫째, 사건 인수 정보를 활용하여 사건을 구별할 수 있도록 한다. 사건 유형 및 인수 추출 모델을 사용하여 입력 텍스트에서 사건 인수 정보를 추출하고 이를 모델의 입력에 포함시킨다. 이를 통해 사건 간 구별이 용이해진다.
둘째, KB 외부 사건을 처리할 수 있도록 한다. 기존 연구에서는 KB 외부 사건을 처리하는 데 어려움이 있었다. 이를 해결하기 위해 합성 KB 외부 사례를 생성하여 모델을 학습시킨다. 사건 인수 정보를 활용하여 기존 KB 내 사례를 변형하여 새로운 KB 외부 사례를 생성한다.
실험 결과, 제안 방법은 KB 내부와 KB 외부 모두에서 기존 방법보다 우수한 성능을 보였다. KB 외부 평가에서 22% 이상의 정확도 향상을 달성했다.
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by I-Hung Hsu,Z... at arxiv.org 03-25-2024
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