문서 수준 이벤트 추출을 위한 이종 그래프 기반 상호작용 모델과 트래커를 활용한 방법

문서 수준 이벤트 추출은 전체 기사에서 이벤트 정보를 인식하는 것을 목표로 합니다. 기존 방법들은 이 작업의 두 가지 도전 과제인 a) 대상 이벤트 인수가 문장에 분산되어 있으며, b) 문서 내 이벤트 간의 상관관계가 복잡하여 모델링하기 어렵다는 점 때문에 효과적이지 않습니다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 문제를 해결하기 위해 트래커(Tracker)를 포함한 이질 그래프 기반 상호작용 모델(Heterogeneous Graph-based Interaction Model with a Tracker, GIT)을 제안합니다. 첫 번째 문제에 대해 GIT는 다른 문장과 엔티티 언급 간의 전역적인 상호작용을 포착하기 위해 이질 그래프 상호작용 네트워크를 구축합니다. 두 번째 문제에 대해서는 GIT가 트래커 모듈을 도입하여 추출된 이벤트를 추적하고, 이를 통해 이벤트 간의 상호 의존성을 포착합니다. 대규모 데이터셋(Zheng et al., 2019)에서 수행된 실험 결과, GIT가 기존 방법들보다 2.8 F1 점수에서 우월함을 보였습니다. 추가 분석 결과, GIT는 문서 내에 분산된 여러 개의 관련 이벤트와 이벤트 인수를 효과적으로 추출할 수 있음을 확인하였습니다. 우리의 코드는 https://github.com/RunxinXu/GIT에서 확인할 수 있습니다.