초록
의미 의존성 분석은 문장 내 단어들 사이의 의미적 관계를 그래프 형태로 식별하는 것을 목표로 합니다. 본 논문에서는 개별 의존성 엣지뿐만 아니라 엣지 쌍 간의 상호작용도 고려하는 2차 순위 의미 의존성 분석기를 제안합니다. 우리는 2차 순위 분석이 평균 필드(Mean Field, MF) 변분 추론 또는 루피 벨리프 프로파게이션(Loopy Belief Propagation, LBP)을 사용하여 근사될 수 있음을 보여줍니다. 이 두 알고리즘을 신경망의 반복 계층으로 펼칠 수 있으므로, 분석기는 end-to-end 방식으로 학습할 수 있습니다. 실험 결과, 제안된 접근법이 최신 기술(SOTA) 성능을 달성함을 확인하였습니다.