상호 지도 및 문장 간 관계 그래프를 통한 주장 쌍 추출

의견 쌍 추출(Argument Pair Extraction, APE)은 토론의 두 개의 본문 사이에서 상호작용하는 의견 쌍을 추출하는 것을 목표로 한다. 기존 연구들은 피어 리뷰 및 반론(paper review and rebuttal) 맥락에서 이 작업을 다루었으며, 이를 문장 시퀀스 레이블링 작업과 문장 간 관계 분류 작업으로 분해하여 접근하였다. 그러나 이러한 방법은 희망적인 성능을 보였음에도 불구하고, 두 개의 분해된 작업을 통해 의견 쌍을 간접적으로 추출할 뿐, 의견 쌍 간의 의견 수준의 상호작용을 명시적으로 모델링하지 못한다는 한계를 지닌다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 상호 지도(mutual guidance) 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 한 본문 내의 의견 정보를 활용하여 다른 본문에서 해당 의견과 쌍을 이룰 수 있는 의견을 탐지하는 데 도움을 주는 방식으로, 두 본문이 APE 과정에서 서로를 상호 지도할 수 있도록 한다. 또한, 문장 간 관계 그래프(inter-sentence relation graph)를 도입하여 두 문장 간의 상호 관계를 효과적으로 모델링함으로써 의견 쌍 추출을 촉진한다. 제안하는 방법은 보다 종합적인 의견 수준의 의미를 효과적으로 표현할 수 있으며, 따라서 의견 쌍 간의 복잡한 상관관계를 명시적으로 포착할 수 있다. 실험 결과, 제안한 방법이 기존 최고 성능 모델을 상당히 뛰어넘는 성능을 보였다.