CTLR@WiC-TSV: 표식 입력과 사전 훈련 모델을 활용한 타겟 의미 검증

이 논문은 SemDeep6에서 개최된 '문맥 내 단어의 목표 의미 검증'(Words in Context Target Sense Verification, WiC-TSV) 챌린지에 CTRL이 참여한 내용을 설명한다. 우리 전략은 타겟 단어에 간단한 주석 체계를 적용한 후, 잘 알려진 사전 학습된 신경망 모델을 통해 분류하는 방식에 기반하고 있다. 특히, 마커를 사용함으로써 단어의 위치 정보를 포함시켜 모델이 의미를 해석해야 할 대상 단어를 정확히 식별하도록 도와준다. 챌린지 결과를 분석한 결과, 우리의 전략은 다른 참가자들보다 +11.4점의 정확도 우위를 보였으며, 강력한 기준 모델들에 비해서도 +1.7점의 성능 향상을 달성하였다.