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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김학수
- 발행연도
- 2020
- 저작권
- 강원대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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최근 자연어로 된 텍스트 데이터가 증가하면서 데이터로부터 필요한 정보를 추출하고 활용 가능한 형태로 보관하기 위한 정보 추출 기술의 중요성도 증가하고 있다. 관계 추출은 정보 추출의 한 축을 담당하는 기술로써 문장에서 서로 연관이 있는 개체를 찾아내고 해당 개체들이 서로 어떤 의미적 관계를 갖는지 찾아내는 기술이다. 기존 관계 추출 연구 대부분은 문장에서 존재하는 개체들 중 한 쌍의 개체 사이의 관계만을 찾아내는데 초점을 맞췄다. 그러나 문장에는 여러 개체들이 존재 할 수 있고 이들 사이에 다양한 관계가 존재 할 수 있으므로 문장 내 모든 개체들 간의 관계를 추출하는 연구가 수행 될 필요가 있다. 따라서 본 논문은 다수의 개체들 간의 관계를 효과적으로 찾아내기 위한 듀얼 포인터 네트워크를 사용한 관계 추출 시스템을 제안한다. 제안 방법은 관계 추출에서 주로 사용되는 말뭉치인 ACE-2005 dataset에서 F1 점수 0.8050, New York Times dataset에서 F1 점수 0.7834로 기존 연구들에 비해 높은 성능을 보였다.
목차
Ⅰ. 서 론 1Ⅱ. 관련연구 3Ⅲ. 제안 모델 41. 듀얼 포인터 네트워크 기반 관계 추출 모델 41) 문장 및 개체 인코더 계층 42) 듀얼 포인터 네트워크 디코더 계층 8Ⅳ. 실 험 111. 실험 환경 112. 데이터 셋 123. 실험 결과 13Ⅴ. 결 론 16□ 참고문헌 17□ Abstract 20
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