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남상하 (카이스트) 한기종 (카이스트) 김은경 (카이스트) 권성구 (경북대학교) 정유성 (카이스트) 최기선 (카이스트)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.8
발행연도
2018.8
수록면
816 - 824 (9page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.8.816

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관계 추출이란 문장 내 두 개체간의 관계를 분류하는 것으로, 많은 연구들이 관계추출 모델을 설계함에 있어 원격 지도학습 방식을 이용하고 있다. 그리고 최근 딥러닝의 발전으로 다양한 연구에서 관계 추출 모델 설계 시 CNN 또는 RNN 등의 딥러닝 모델을 적용하는 것이 주요 흐름으로 발전하고 있다. 그러나 기존 연구들에서는 모델 학습의 입력으로 사용되는 단어 임베딩의 동형이의어 문제를 해결하지 않았다는 단점이 있다. 따라서 서로 다른 의미를 가진 동형이의어가 하나의 임베딩 값으로 모델 학습이 진행되고, 그에 따라 단어의 의미를 정확히 파악하지 못한 채 관계 추출 모델을 학습한다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 다중-어의 단어 임베딩을 적용한 관계 추출 모델을 제안한다. 다중-어의 단어 임베딩 학습을 위해 CoreNet Concept 기반의 어의 중의성 해소 모듈을 활용하였고, 관계추출 모델은 문장 내 주요 키워드를 스스로 학습하는 CNN 모델과 PCNN 모델 2가지를 활용하였다.
#원격 지도학습 #관계추출 #단어 임베딩 #합성곱 신경망 #distant supervision #relation extraction #word embedding #convolutional neural network

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 방법론
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
Auer, Soren, et al., Dbpedia: A nucleus for a web of open data, The semantic web. Springer, Berlin, Heidelberg, pp. 722-735, 2007. Fabian, M. S., K. Gjergji, and W. E. I. K. U. M. Gerhard, Yago: A core of semantic knowledge unifying wordnet and wikipedia, 16th International World Wide Web Conference, WWW. 2007. Vrande?i?, Denny, and Markus Krotzsch, Wikidata: a free collaborative knowledgebase, Communications of the ACM, 57.10, pp. 78-85, 2014. Mintz, Mike, et al., Distant supervision for relation extraction without labeled data, Proceedings of the Joint Conference of the 47th Annual Meeting of the ACL and the 4th International Joint Conference on Natural Language Processing of the AFNLP: Volume 2-Volume 2. Association for Computational Linguistics, 2009. Riedel, Sebastian, Limin Yao, and Andrew McCallum, Modeling relations and their mentions without labeled text, Joint European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, Springer, Berlin, Heidelberg, 2010.

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