의미역 레이블링에서 도출한 의미 지향적 단어 표현을 활용한 의견 역할 레이블링 향상

의견 역할 레이블링(Opinion Role Labeling, ORL)은 세부적인 의견 탐색에서 중요한 과제로, 주어진 의견 트리거에 대해 핵심적인 의견 주장, 예를 들어 의견 소유자(holder)와 대상(target)을 식별하는 작업이다. 이 과제는 특정 서술어에 대해 핵심적인 의미적 주장, 예를 들어 주체(agent)와 목적어(patient)를 식별하는 의미역 레이블링(Semantic Role Labeling, SRL)과 매우 밀접한 관련을 가진다. 일반적으로 서술어의 주체와 목적어는 각각 의견의 소유자와 대상과 대응하기 때문에, SRL은 ORL에 있어 매우 유용한 정보를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 SRL을 활용하여 ORL을 향상시키는 간단하고 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 SRL로부터 학습된 의미 인지(word representations)를 제안하며, 이러한 표현은 기본적인 입력으로 기준 신경망 ORL 모델에 제공된다. 제안된 방법은 기준 MPQA 코퍼스에서 검증되었으며, 실험 결과 제안 방법이 매우 효과적임을 입증하였다. 또한, 두 가지 대표적인 SRL 통합 방법과의 비교를 통해 본 방법이 그 두 방법을 상당히 우수하게 성능을 발휘함을 확인하였으며, 더 나은 방법보다 F-스코어에서 1.47% 높은 성능을 달성하였다.