Text2NKG: 세부적인 N-항 관계 추출을 통한 N-항 관계 지식 그래프 구축

전통적인 이진 관계 사실을 넘어서, n-ary 관계 지식 그래프(NKGs)는 두 개 이상의 엔티티를 포함하는 n-ary 관계 사실로 구성되며, 이는 실제 세계의 사실에 더 가깝고 더 넓은 응용 범위를 가지고 있습니다. 그러나 NKGs의 구축은 여전히 거칠게 이루어지고 있으며, 단일 스키마에서만 이루어져 엔티티의 순서와 가변 아리티를 무시하고 있습니다. 이러한 제한 사항을 해결하기 위해, 우리는 Text2NKG라는 새로운 세부적인 n-ary 관계 추출 프레임워크를 제안합니다. 우리는 다양한 아리티에서 세부적인 n-ary 관계 추출을 달성하기 위해 이종 순서 병합과 출력 병합을 도입한 스팬 튜플 분류 접근법을 소개합니다. 또한, Text2NKG는 초관계 스키마, 이벤트 기반 스키마, 역할 기반 스키마, 그리고 초그래프 기반 스키마 등 네 가지 대표적인 NKG 스키마를 지원하며, 높은 유연성과 실용성을 제공합니다. 실험 결과는 Text2NKG가 세부적인 n-ary 관계 추출 벤치마크에서 F1 점수 측면에서 최신 성능을 달성함을 보여줍니다. 우리의 코드와 데이터셋은 공개적으로 이용 가능합니다.