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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 276 - 286 (11page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2023.33.3.276
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사건 관계 추출은 정보 추출이라는 자연어 처리 분야에서 핵심적인 연구 분야이다. 본 논문에서는 의존 관계 정보가 사건 관계 추출 성능에 미치는 영향을 파악하고자 한다. 우리는 그래프 정보를 활용하여 의존 관계 및 노드 정보를 학습할 수 있도록 그래프 합성곱 신경망과 그래프 어텐션 트랜스포머 기반 사건 관계 추출 모델을 제안한다. 사건 관계 추출 모델 설계시 출력 시퀀스의 정확한 순서를 학습하도록 조건부 무작위장을 활용하며, 학습의 효율성을 높이기 위해 학습 데이터의 난이도 기준에 따라 커리큘럼 러닝을 적용한다. ACE 2005 데이터 세트를 기반으로 실험을 진행한 결과, 사건 탐지에는 기본 모델이 높은 성능을 보였으며, 사건 논항 추출에는 그래프 기반 GAT 모델이 높은 성능을 보였다. 결론적으로, 그래프 기반 의존 관계 정보가 사건 관계 추출 모델에 중요한 역할을 하는 것을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 데이터 세트
4. 제안 방법
5. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (29)
참고문헌 신청
Viet Dac Lai. “Event Extraction: A Survey,” arXiv preprint arXiv:2210.03419, 2022.
Qian Li, Jianxin Li, Jiawei Sheng, Shiyao Cui, Jia Wu, Yiming Hei, Hao Peng, Shu Guo, Lihong Wang, Amin Beheshti and others, “A Survey on Deep Learning Event Extraction: Approaches and Applications,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Syste
Yubo Chen, Liheng Xu, Kang Liu, Daojian Zeng and Jun Zhao, “Event extraction via dynamic multi-pooling convolutional neural networks,” Proceedings of the 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 7th International Joint
Jari BjBrne and Tapio Salakoski, “Biomedical event extraction using convolutional neural networks and dependency parsing,” Proceedings of the BioNLP 2018 workshop, Melbourne, Australia, pp. 98–108, July, 2018.
Thien Huu Nguyen, Kyunghyun Cho and Ralph Grishman, “Joint event extraction via recurrent neural networks,” Proceedings of the 2016 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, San
Qian Li, Jianxin Li, Jiawei Sheng, Shiyao Cui, Jia Wu, Yiming Hei, Hao Peng, Shu Guo, Lihong Wang, Amin Beheshti and others, “A Survey on Deep Learning Event Extraction: Approaches and Applications,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Syste
Yubo Chen, Liheng Xu, Kang Liu, Daojian Zeng and Jun Zhao, “Event extraction via dynamic multi-pooling convolutional neural networks,” Proceedings of the 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 7th International Joint
Jari BjBrne and Tapio Salakoski, “Biomedical event extraction using convolutional neural networks and dependency parsing,” Proceedings of the BioNLP 2018 workshop, Melbourne, Australia, pp. 98–108, July, 2018.
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