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조경빈 (강원대학교) 정영준 (강원대학교) 이창기 (강원대학교) 류지희 (한국정보통신연구원) 임준호 (한국정보통신연구원)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.1
발행연도
2023.1
수록면
32 - 39 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2023.50.1.32

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상호참조해결은 상호참조해결 대상이 되는 멘션(mention)을 식별하고, 동일한 개체(entity)를 의미하는 멘션들을 찾아 그룹화하는 자연어처리 태스크이다. 최근 상호참조해결에서는 BERT를 이용하여 단어의 문맥 표현을 얻은 후, 멘션 탐지와 상호참조해결을 동시에 진행하는 end-to-end 모델이 주로 연구되었으나, BERT의 입력 길이 제한으로 긴 문서에 대해서는 성능이 낮아지는 문제가 있다. 따라서, 본 논문에서는 다음의 모델을 제안하였다. 우선 긴 문서를 512 이하의 토큰으로 쪼개어 기존의 Local BERT에서 단어의 1차 문맥 표현을 얻고, 이를 다시 연결하여 원래 문서에 대한 Global Positional Embedding 값을 계산하여 더해준다. 그리고 이렇게 연결된 문맥 표현을 Global BERT layer를 통해 최종적으로 전체 문맥 표현 계산하여 상호참조해결을 수행하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 기존 모델과 유사한 성능을 보이면서, GPU 메모리 사용량은 1.4배 감소하고 속도는 2.1배 향상되었다.
#상호참조해결 #딥 러닝 #자연어처리 #coreference resolution #BERT #deep learning #natural language processing

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 긴 문서를 위한 BERT 기반 End-to-End 상호참조해결 모델
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

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