스택드 학습을 활용한 단항 관계 탐색을 통한 관계 추출

관계 추출 모델은 두 개의 개체 간에 관계가 존재하는지를 판단하는 문제를 단일 결정 문제로 설정하는 것이 일반적이다. 그러나 과학 논문에서 흔히 볼 수 있듯이, 두 개체가 직접적으로 연결되어 있지 않은 긴 또는 복잡한 언어 구조에서는 이러한 모델이 어려움을 겪을 수 있다. 본 연구에서는 이진 관계를 각 개체가 관계에서 차지하는 역할을 별도로 포착하는 두 개의 단항 관계로 분해하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 우리는 단항 관계 추출기와 이진 관계 추출기로부터 얻은 정보를 통합하여 두 개체 간에 관계가 성립하는지를 판단하는 스택형 학습 모델을 구축하였다. 실험 결과, 본 방법은 행성 과학 논문으로 구성된 새로운 코퍼스와 생물학 분야의 기준 데이터셋에서 여러 경쟁적인 관계 추출 모델보다 우수한 성능을 보였다.