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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조성웅 (한국기술교육대학교) 오흥선
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제24권 제12호
발행연도
2023.12
수록면
3,131 - 3,141 (11page)
DOI
10.9728/dcs.2023.24.12.3131

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문서 단위 관계 추출 연구는 문서 내 중요한 정보와 해당 정보들의 관계를 찾는 것이 목적이다. 기존의 연구들은 문장 또는 단락 단위의 짧은 문서를 대상으로 문장 수준 관계 추출 모델을 확장하거나 긴 문서를 대상으로 사전 학습 모델 기반 방법을 연구하였다. 하지만, 입력 텍스트 길이가 제한된 사전 학습 모델의 사용은 긴 문서를 분할 하여 다루게 되고 정보 고립화 문제를 일으킨다. 이를 극복하기 위하여, 본 논문에서는 과제 분해, 프롬프트 설계 그리고 다중 과제학습을 적용하여 관계 추출을 수행하는 MaV(Multi-aspect Verifier)를 제안한다. MaV는 긴 문서를 짧은 단위 텍스트로 분할 하여 결과를 얻고 두 단계 검증을 이용하여 최종 결과를 조합한다. 이를 통해 기존의 사전 학습 모델을 변경 없이 사용할 수 있으며 정보 고립화를 해소할 수 있다. 제안방법을 벤치마크 데이터에 적용하고 최신 연구와 비교하여 우수성을 검증하였다.
#딥 러닝 #관계 추출 #질의 응답 #프롬프팅 #문서 처리 #Deep Learning #Relation Extraction #Question Answering #Prompting #Document Handling

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 방법
Ⅳ. 실험 및 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌

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