초록
관계 추출은 문장 내 엔티티 간의 의미적 관계를 인식하는 정보 추출 작업의 일종이다. 이전의 많은 연구들은 단일 문장 내 두 개의 엔티티 사이에서 오직 하나의 의미적 관계만을 추출하는 데 초점을 맞추었다. 그러나 문장 내 여러 엔티티는 다양한 관계를 통해 연결되어 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 다중 헤드 어텐션 메커니즘을 갖춘 이중 포인터 네트워크 기반의 관계 추출 모델을 제안한다. 제안한 모델은 전방 객체 디코더를 이용해 n:1 주어-목적어 관계를 탐지하고, 후방 주어 디코더를 활용해 1:n 주어-목적어 관계를 찾는다. 실험 결과, 제안 모델이 기존 모델보다 우수한 성능을 보였으며, ACE-2005 코퍼스에서 F1 점수 80.8%, NYT 코퍼스에서 F1 점수 78.3%를 기록하였다.