다이나믹 하이브리드 관계 네트워크를 통한 다중 도메인 맥락 의존적 의미 구문 분석

의미 분석은 자연어 처리 분야에서 오랫동안 핵심적인 문제로 여겨져 왔다. 최근 들어, 다영역에 걸친 맥락 의존적 의미 분석이 연구의 새로운 초점으로 부상하고 있다. 이 문제의 핵심은 대화 기록 내 자연어 발화와 데이터베이스 스키마의 맥락 정보를 효과적으로 활용하는 데 있다. 본 논문에서는 대화가 진행됨에 따라 맥락적 발화, 토큰, 데이터베이스 스키마 및 그 복잡한 상호작용을 효과적으로 모델링할 수 있는 동적 그래프 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 유도적 편향(Inductive bias)을 반영한 동적 메모리 감쇠 메커니즘을 도입하여 � богrich한 맥락적 관계 표현을 통합하며, 이를 더 강력한 재정렬 모델로 보완한다. 작성 시점에서 제안된 프레임워크가 기존 모든 모델을 크게 앞서는 성능을 보이며, SParC 및 CoSQL 두 개의 대규모 벤치마크에서 새로운 최고 성능을 달성했다. 구체적으로, SParC에서는 질문 매칭 정확도 55.8%, 상호작용 매칭 정확도 30.8%를 달성하였으며, CoSQL에서는 각각 46.8%와 17.0%의 정확도를 기록했다.