Detailed Information
Cited 0 time in 
Cited 0 time in 
Cited 0 time in
Metadata Downloads
전통 문화 데이터를 이용한 메타 러닝 기반 전역 관계 추출Meta Learning based Global Relation Extraction trained by Traditional Korean data
- Other Titles
- Meta Learning based Global Relation Extraction trained by Traditional Korean data
- Issue Date
- 2018
- Publisher
- 한국융합학회
- Keywords
- 관계 추출; 메모리 증강 신경망; 메타 러닝; 텍스트 요약; 자연어처리; 기계 학습; Relation Extraction; Augmented Memory Neural Networks; Meta Learning; Text summarization; Natural language Processing; Machine Learning
- Citation
- 한국융합학회논문지, v.9, no.11, pp.23 - 28
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 한국융합학회논문지
- Volume
- 9
- Number
- 11
- Start Page
- 23
- End Page
- 28
- ISSN
- 2233-4890
- Abstract
- 최근 존재하는 대부분의 관계 추출 모델은 언급 수준의 관계 추출 모델이다. 이들은 성능은 높지만, 장문의 텍스트에 존재하는 다수의 문장을 처리할 때, 문서 내에 주요 개체 및 여러 문장에 걸쳐서 표현되는 전역적 개체 관계를 파악하지 못한다. 그리고 이러한 높은 수준의 관계를 정의하지 못하는 것은 데이터의 올바른 정형화를 막는 중대한 문제이다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 전역적 관계를 추출하기 위하여 외부 메모리 신경망 모델을 이용하는 새로운 방식의 전역 관계 추출 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 1차적으로는 단편적인 관계 추출을 실행한 뒤, 외부메모리 신경망을 이용하여 단편적인 관계들을 분석 및 종합하여 텍스트 전체로부터 전역적 관계들을 추출한다. 또한 제안된 모델은 외부 메모리를 통하여 전역적 관계 추출 외에도 주어와 목적어 생략이 잦은 한국어 관계 추출에도 뛰어난 성능을 보인다.
- Files in This Item
- There are no files associated with this item.
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.