초록
이전의 관계 추출에 관한 많은 연구들은 단일 문장 내에서 두 개의 개체 간에 단 하나의 관계만을 탐색하는 데 집중해왔다. 그러나 실제로는 단일 문장 내에 다수의 개체가 존재하고, 이들 개체 간에 다수의 관계가 형성되는 경우가 흔하다는 사실을 쉽게 확인할 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해, 다중 헤드 어텐션 메커니즘을 갖춘 이중 포인터 네트워크 기반의 관계 추출 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 앞서 진행되는 디코더인 '객체 디코더'(object decoder)를 사용하여 n-to-1 형식의 주어-목적어 관계를 탐지한다. 이후, 뒤로 진행되는 디코더인 '주어 디코더'(subject decoder)를 활용하여 1-to-n 형식의 주어-목적어 관계를 추출한다. ACE-05 데이터셋과 NYT 데이터셋을 대상으로 수행한 실험 결과, 제안 모델은 기존의 최고 성능 모델을 넘어선 우수한 성능을 달성하였으며, ACE-05 데이터셋에서 F1 스코어 80.5%, NYT 데이터셋에서 F1 스코어 78.3%를 기록하였다.