새로운 태깅 방식을 기반으로 한 실체와 관계의 공동 추출

엔티티와 관계의 공동 추출은 정보 추출에서 중요한 작업입니다. 이 문제를 해결하기 위해, 먼저 이 공동 추출 작업을 태깅 문제로 변환할 수 있는 새로운 태깅 방식을 제안합니다. 그 다음, 제안된 태깅 방식을 기반으로 엔티티와 그 관계를 별도로 식별하지 않고 직접 추출할 수 있는 다양한 엔드투엔드 모델을 연구합니다. 우리는 원격 감독 방법으로 생성된 공개 데이터셋에서 실험을 수행하였으며, 실험 결과는 태깅 기반 방법이 대부분의 기존 파이프라인 및 공동 학습 방법보다 우수함을 보여주었습니다. 더욱이, 본 논문에서 제안된 엔드투엔드 모델은 공개 데이터셋에서 최상의 성능을 달성하였습니다.