초록
인공 신경망(ANN)을 기반으로 한 문장 분류에 널리 사용되는 모델들은 문장이 등장하는 맥락을 고려하지 않고 개별적으로 문장을 분류하는 경우가 많습니다. 이는 순차적 문장 분류 문제에서 구조화된 예측이 필요한 전통적인 문장 분류 접근 방식의 성능을 저하시키는 요인이 됩니다. 본 연구에서는 주변 문장 내의 맥락 정보를 활용하여 현재 문장을 분류하는 계층적 순차 라벨링 네트워크를 제시합니다. 우리의 모델은 의학 학술 논문 초록에서 순차적 문장 분류를 위한 두 개의 벤치마킹 데이터셋에서 최신 연구 결과보다 2-3% 우수한 성능을 보였습니다.