엔티티 및 관계 추출을 위한 공동 최소 위험 학습

우리는 공동 엔티티 관계 추출(task of joint entity relation extraction)을 조사한다. 기존의 연구들과 달리, 최소 위험 학습(minimum risk training, MRT) 기반의 새로운 경량 공동 학습 패러다임을 제안한다. 구체적으로, 본 알고리즘은 엔티티 모델과 관계 모델 간의 상호작용을 효과적이고 유연하게 탐색할 수 있도록 전역 손실 함수(global loss function)를 최적화한다. 우리는 MRT를 실행할 수 있는 강력하면서도 간단한 신경망 구조를 구현하였다. 표준 데이터셋인 ACE05 및 NYT에서의 실험 결과에 따르면, 제안하는 모델이 최신 기술 수준의 공동 추출 성능을 달성할 수 있음을 확인하였다.