관계 추출을 위한 간접적 감독으로서 요약

관계 추출(RE) 모델은 비용이 많이 드는 주석이 포함된 학습 데이터에 의존한다는 점에서 도전에 직면해왔다. 요약(summarization) 작업은 긴 문맥에서 종합적인 정보를 간결한 표현으로 획득하는 것을 목표로 하므로, 이 작업은 엔티티 언급 간의 관계를 설명하는 종합적 정보를 추출하는 RE의 목적과 자연스럽게 부합한다. 본 연구에서는 RE를 요약 작업의 형태로 변환하는 SuRE를 제안한다. SuRE는 요약 작업에서 유도된 간접적 감독을 통해 더 정확하고 자원 효율적인 RE를 가능하게 한다. 이를 달성하기 위해, 요약 작업과 RE 작업의 공식화를 본질적으로 연결하는 문장 및 관계 변환 기술을 개발하였다. 또한, Trie 점수를 활용한 제약 디코딩 기법을 도입하여 요약 기반의 RE에 강건한 추론 능력을 추가로 강화하였다. 세 가지 RE 데이터셋에서 수행한 실험을 통해 SuRE가 전체 데이터셋 및 저자원 환경 모두에서 효과적임을 입증하였으며, 요약 작업이 RE 모델 향상에 있어 유망한 간접적 감독 소스임을 보여주었다.