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학술저널
저자정보
임채균 (한국과학기술원) 오교중 (한국과학기술원) 최호진 (한국과학기술원)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.1
발행연도
2023.1
수록면
25 - 31 (7page)
DOI
10.5626/JOK.2023.50.1.25

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다수의 태스크를 처리 가능하면서 일반화된 성능을 제공할 수 있는 모델을 구축하는 자연어 이해 분야의 연구에서는 멀티태스크 학습 기법에 대한 연구가 다양하게 시도되고 있다. 또한, 자연어 문장으로 작성된 문서들에는 대체적으로 시간에 관련된 정보가 포함되어 있을 뿐만 아니라, 문서의 전체 내용과 문맥을 이해하기 위해서 이러한 정보를 정확하게 인식하는 것이 중요하다. 본 논문에서는, 한국어 입력문장의 시간적 맥락정보를 활용할 수 있도록 NLU 태스크들의 학습 과정에서 시간관계 추출 태스크를 추가한 멀티태스크 학습 기법을 제안한다. 멀티태스크 학습의 특징을 활용하기 위해서 시간적 관계정보를 추출하는 태스크를 설계하고 기존의 NLU 태스크와 조합하여 학습하도록 모델을 구성한다. 실험에서는 학습태스크들을 다양하게 조합하여 성능 차이를 분석하며, 기존의 NLU 태스크만 사용했을 경우에 비해 추가된 시간적 관계정보가 어떤 영향을 미치는지 확인한다. 실험결과를 통하여 전반적으로 멀티태스크 조합의 성능이 개별 태스크의 성능보다 높은 경향을 확인하며, 특히 개체명 인식에서 시간관계가 반영될 경우에 크게 성능이 향상되는 결과를 볼 수 있다.
#시간 관계정보 #멀티태스크 학습 #시간정보추출 #자연어 이해 #temporal relation #multi-task learning #temporal information extraction #natural language understanding

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 시간관계를 활용한 멀티태스크 학습
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

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