신경망 기반 오픈 정보 추출에 대한 조사: 현재 상태와 미래 방향

오픈 정보 추출(Open Information Extraction, OpenIE)은 대규모 문헌에서 영역에 구애받지 않는 관계적 사실을 발견하는 것을 촉진합니다. 이 기술은 자동 지식베이스 구축, 오픈 도메인 질문 응답, 명시적 추론 등 많은 오픈 월드 자연어 이해 시나리오에 잘 적용됩니다. 딥 러닝 기술의 급속한 발전 덕분에 수많은 신경망 OpenIE 아키텍처가 제안되어 상당한 성능 향상을 이루었습니다. 본 조사에서는 최신의 신경망 OpenIE 모델들, 그 핵심 설계 결정 사항, 강점과 약점을 포괄적으로 검토합니다. 다음으로, 현재 해결책들의 한계와 OpenIE 문제 자체의 미해결 이슈들을 논의합니다. 마지막으로, 범위와 활용성을 확장할 수 있는 최근 동향들을 나열하며, 미래의 OpenIE 연구를 위한 유망한 방향을 제시합니다. 우리 지식의 한계 내에서, 이 논문은 이 특정 주제에 대한 첫 번째 리뷰입니다.