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조경빈 (강원대학교) 최요한 (강원대학교) 이창기 (강원대학교) 류지희 (한국정보통신연구원) 임준호 (한국정보통신연구원)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.6
발행연도
2023.6
수록면
495 - 502 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2023.50.6.495

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상호참조해결은 주어진 문서에서 상호참조해결 대상이 되는 멘션(mention)을 식별하고, 동일한 개체(entity)를 의미하는 멘션들을 찾아 그룹화하는 자연어처리 태스크이다. 최근 한국어 상호참조해결은 End-to-End 방식으로 주로 연구가 되고 있으며, 이를 위해 모든 스팬을 잠재적인 멘션으로 간주해야 되기 때문에 메모리 사용량과 시간 복잡도가 상승하는 문제가 있다. 본 논문에서는 서브 토큰을 다시 단어단위로 매핑하여 상호참조해결을 수행하는 워드 레벨 상호참조해결 모델을 한국어에 적용하였으며, 한국어 특성을 반영하기 위해 워드 레벨 상호참조해결 모델의 토큰 표현을 CorefBERT를 통해 계산한 후 개체명 자질과 의존 구문 분석 자질을 추가하였다. 실험 결과, ETRI 질의응답 도메인 평가 셋에서 F1 70.68%로, 기존 End-to-End 방식의 상호참조해결 모델 대비 1.67% 성능 향상을 보이면서 메모리 사용량은 2.4배 좋아졌고, 속도는 1.82배 빨라졌다.
#상호참조해결 #스팬 표현 #coreference resolution #end-to-end #BERT #span representation

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 형태소 수준의 한국어 상호참조해결
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

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