감정-원인 쌍 추출을 위한 전이 기반 방향성 그래프 구축

감정-원인 쌍 추출은 음성 텍스트에서 가능한 모든 감정과 그에 해당하는 원인의 쌍을 추출하는 것을 목표로 한다. 기존의 대부분의 방법들은 감정을 식별하고 원인을 별도로 추출하는 파이프라인 구조를 사용하며, 이로 인해 오류 전파의 문제를 겪는다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서는 감정-원인 쌍 추출을 해석 유사한 방향성 그래프 구축 절차로 변환하는 전이 기반 모델을 제안한다. 제안된 모델은 일련의 동작을 기반으로 레이블이 붙은 간선을 갖는 방향성 그래프를 단계적으로 생성하며, 이를 통해 감정과 그에 해당하는 원인을 동시에 인식할 수 있다. 이는 별개의 하위 작업을 공동으로 최적화하고, 상호의존적인 작업 간의 상호 이점을 극대화한다. 실험 결과, 제안한 방법은 기존 최고 성능 기법들보다 F1 점수에서 6.71% (p<0.01) 우수한 성능을 달성하였다.