Causal Relation Extraction Using Cue Phrases and Lexical Pair Probabilities

단서 구문과 어휘 쌍 확률을 이용한 인과관계 추출

현재의 질의응답 시스템은 TREC(Text Retrieval Conference) 질의집합에 대해 최대 80% 정도의 응답 성공률을 보이고 있다. 하지만 질의 유형에 다라 성능의 많은 차이가 있으며, 인과관계에 대한 질의에 대해서는 매우 낮은 응답 성공률을 보이고 있다. 본 연구는 인접한 두 문장 혹은 두 문장 혹은 두 명사구 사이에 존재하는 인과관계를 추출하고자 한다. 기존의 명사구 간 인과관계 추출 연구에서는 인과관계 단서구문과 두 명사구의 의미를 주요한 정보로 사용하였으나, 사전 미등록어가 사용되었을 때 올바른 선택을 하기 어려웠다. 또한, 학습 코퍼스에 대한 인과관계 부착과정이 선행되어야 하며, 다량의 학습자료를 사용하기가 어려웠다. 본 연구에서는 인과관계 명사구 쌍에서 추출된 어휘 쌍을 기존의 단서구문과 같이 사용하는 방법을 제안한다. 인과관계 분류를 위해 나이브 베이즈 분류기를 사용하였으며, 비지도식 학습과정을 사용하였다. 제안된 분류 모델은 기존의 분류 모델과 달리 사전 미등록어에 의한 성능 저하가 없으며, 학습 코퍼스의 인과관계 분류 작업이 선행될 필요 없다. 문장 내 명사구간의 인과관계 추출 실험 결과 79.07%의 정확도를 얻었다. 이러한 결과는 단서구문과 명사구 의미를 이용한 방법에 비해 6.32% 향상된 결과이며, 지도식 학습방식을 통해 얻은 방법과 유사한 결과이다. 또한 제안된 학습 및 분류 모델은 문장간의 인과관계 추출에도 적용가능하며, 한국어에서 인접한 두 문장간의 인과관계 추출 실험에서 74.68%의 정확도를 보였다.