초록
현재 신경망은 관계 분류 작업에서 중요한 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 이 작업을 위해 새로운 주의 기반 합성곱 신경망 아키텍처를 제안한다. 제안하는 모델은 단어 임베딩, 품사 태그 임베딩 및 위치 임베딩 정보를 효과적으로 활용한다. 단어 수준의 주의 메커니즘은 관심 있는 두 개의 개체에 대해 문장에서 가장 영향력 있는 부분을 더 정확하게 판단할 수 있게 한다. 이 아키텍처는 작업 특화 레이블 데이터로부터 중요한 특징을 학습할 수 있도록 하며, 명시적인 의존 구조와 같은 외부 지식의 필요성을 배제한다. SemEval-2010 Task 8 기준 데이터셋에서의 실험 결과, 제안 모델은 여러 최신의 신경망 모델보다 우수한 성능을 달성할 뿐만 아니라, 최소한의 특징 공학만으로도 경쟁력 있는 성능을 기대할 수 있음을 입증하였다.