UniRel: 공동 관계 삼중항 추출을 위한 통합 표현 및 상호작용

관계 삼중항 추출은 엔티티와 관계 간의 풍부한 상관관계를 포착하는 데 어려움이 있어 도전적인 과제이다. 기존 연구들은 1) 엔티티와 관계에 대한 이질적인 표현 방식과 2) 엔티티-엔티티 상호작용과 엔티티-관계 상호작용에 대한 이질적인 모델링 방식이라는 두 가지 문제를 겪고 있다. 따라서 기존 방법들은 풍부한 상관관계를 충분히 활용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 UniRel을 제안한다. 구체적으로, 엔티티와 관계의 표현을 통합하기 위해 연결된 자연어 시퀀스 내에서 함께 인코딩하는 방식을 사용하며, 제안된 상호작용 맵(Interaction Map)을 통해 상호작용 모델링을 통합한다. 이 상호작용 맵은 어떤 Transformer 블록 내의 표준 자기주의(attention) 메커니즘을 기반으로 구축된다. 두 가지 대표적인 관계 삼중항 추출 데이터셋에서 수행한 포괄적인 실험을 통해 UniRel이 기존 방법보다 더 효과적이고 계산 효율적임을 입증하였다. 소스 코드는 https://github.com/wtangdev/UniRel 에서 공개되어 있다.