초록
대화 관계 추출(RE)은 대화에서 언급된 두 개체 간의 관계 유형을 예측하는 작업입니다. 본 논문에서는 RE 작업을 위한 간단하면서도 효과적인 모델인 SimpleRE를 제안합니다. SimpleRE는 BERT 관계 토큰 시퀀스(BRS, BERT Relation Token Sequence)라는 새로운 입력 형식을 통해 대화 내 여러 관계 간의 상호작용을 포착합니다. BRS에서는 여러 [CLS] 토큰이 사용되어 대화에서 언급된 서로 다른 개체 쌍 간의 가능한 관계를 포착합니다. 그런 다음, 관계별 의미 표현을 적응적으로 추출하기 위해 관계 정제 게이트(RRG, Relation Refinement Gate)가 설계되었습니다. DialogRE 데이터셋에 대한 실험 결과, SimpleRE는 훨씬 짧은 학습 시간으로 최고의 성능을 달성했습니다. 또한, 외부 자원을 사용하지 않은 문장 수준 RE에서 SimpleRE는 모든 직접적인 기준모델을 능가하였습니다.