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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.51 No.2
- 발행연도
- 2024.2
- 수록면
- 165 - 172 (8page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2024.51.2.165
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의도 탐지는 대화시스템에서 사용자의 발화 의도를 파악하는 중요한 과제이다. 또한 사건 탐지는 뉴스 기사, 소셜 미디어 게시물, 보고서 등의 수많은 텍스트에 특정 시간, 장소, 사람 등 육하원칙이 포함된 문장에서 실제 사건을 식별하는 중요한 과제이다. 언어모델의 발전에 따라, 언어모델을 활용한 의도와 사건 탐지에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 오픈 도메인(Open-domain)에서 활용하기 위해 언어모델로 임베딩(Embedding)한 벡터 값 간의 유사도를 활용하여 의도 및 사건을 탐지하는 방법이 사용되고 있다. 하지만 일반적인 임베딩 모델을 활용한 문장 유사도 분석은 문장 내의 핵심어 정보에 치우친 분석을 하기 때문에, 문장 전체의 의미 파악이 필요한 의도 및 사건 탐지에 적합하지 않다. 본 논문에서는 문장의 주요핵심어로 사용되는 개체보다 문장 전체의 의미를 결정하는 서술어를 중심으로 임베딩 하는 것이 중요하다는 것에 착안하여, 개체명 인식(NER)과 개체관계(RE) 데이터셋을 활용하여, 개체 정보보다 서술어를 집중하여 임베딩 할 수 있는 대조학습 학습 데이터셋을 구축하고, 기존 문장 임베딩 모델에 적응학습을 하는 방안을 제안한다. 또한 제안하는 모델인 SBERT-PRO (PRedicate Oriented)가 공개된 문장 임베딩 모델보다 우수한 성능을 보이는 것을 입증한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방안
4. 실험 및 평가
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (0)
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