초록
지난 관계 분류 연구에서는 두 개체 사이의 의존성 최단 경로나 부분 트리를 사용하는 효과가 검증되었습니다. 본 논문에서는 이러한 의존성 정보의 조합을 어떻게 충분히 활용할 수 있는지를 더욱 탐구하였습니다. 먼저, 두 개체 사이의 최단 의존성 경로와 이 경로에 부착된 부분 트리로 구성된 새로운 구조인 확장된 의존성 경로(Augmented Dependency Path, ADP)를 제안합니다. ADP 구조 뒤에 숨은 의미 표현을 활용하기 위해, 부분 트리를 모델링하도록 설계된 재귀 신경망(Dependency-based Neural Network for Subtrees, DepNN)과 최단 경로에서 가장 중요한 특징을 포착하기 위한 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)을 개발하였습니다. SemEval-2010 데이터셋을 이용한 실험 결과, 제안한 방법이 최신 기술 수준의 성능을 달성함을 확인할 수 있었습니다.