초록
담화 구조는 대화 이해, 질문 응답, 감성 분석 등 다양한 자연어 처리(NLP) 작업에 유용합니다. 본 논문에서는 다자간 대화의 담화 의존 구조를 파싱하기 위한 깊은 순차 모델을 제시합니다. 제안된 모델은 의존 관계를 예측하고 담화 구조를 공동으로 번갈아가며 구성하여 담화 의존 트리를 생성하는 것을 목표로 합니다. 이 모델은 대화에서 기본 담화 단위(EDUs)를 순차적으로 스캔합니다. 각 EDU에 대해 모델은 현재 EDU가 어떤 이전 EDU와 연결되어야 하는지 그리고 해당 관계 유형이 무엇인지 결정합니다. 예측된 링크와 관계 유형은 구조적 인코더를 사용하여 단계적으로 담화 구조를 구성하는 데 활용됩니다. 링크 예측과 관계 분류 과정에서 모델은 관심 있는 EDU를 나타내는 국부 정보뿐만 아니라, 현재 단계에서 이미 구성된 EDU 시퀀스와 담화 구조를 인코딩한 전역 정보도 활용합니다. 실험 결과, 제안된 모델이 모든 최신 기준모델을 능가함을 보여주었습니다.