사건 관계 추출을 위한 사전 학습 임베딩 비교 = Comparing of pre-trained Embedding for Event Extraction
저자
양승무 ( Seung-moo Yang ) ; 이미라 ( Mira Lee ) ; 정찬희 ( Chan-hee Jeong ) ; 정혜동 ( Hye-dong Jung )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2021
작성언어
-자료형태
학술저널
수록면
626-628(3쪽)
제공처
사건 관계 추출 태스크는 구조화되지 않은 텍스트 데이터에서 사건의 구조화된 표현을 얻는 것이다. 하나의 문장에서도 많은 정보를 얻을 수 있는 중요한 태스크임에도 불구하고, 다양한 사전 학습 모델을 적용한 연구는 아직 활발하게 연구되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서 사전 학습된 모델의 임베딩 기법 중 BERT, RoBERTa, SpanBERT에 각각 base, large 아키텍처를 적용하여 실험하였다. 사건을 식별하기 위한 trigger와 해당 trigger의 세부 argument를 식별하기 위한 분류기를 상위레이어로 각각 설계하였고, 다양한 배치 크기를 적용하여 실험하였다. 성능평가는 trigger/argument 각각 F1 score를 적용하였고, 결과는 RoBERTa large 모델에서 좋은 성능을 보인 것을 확인하였다.
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