Annual Conference on Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리))
- 2020.10a
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- Pages.20-23
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- 2020
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- 2005-3053(pISSN)
Neural collective entity linking using Gated Graph Attention Networks
Gated Graph Attention Network에 기반한 뉴럴 집합적 개체 연결
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Hong, Seung-Yean
(Jeonbuk National University)
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Na, Seung-Hoon
(Jeonbuk National University)
;
- Kim, Hyun-Ho (Naver) ;
- Kim, Seon-Hoon (Naver) ;
- Kang, Inho (Naver)
- Published : 2020.10.14
Abstract
개체 연결이란 문서에서 등장한 멘션(Mention)들을 지식 기반(Knowledge Base)상의 하나의 개체에 연결하는 문제를 말한다. 개체 연결은 개체를 찾는 멘션 탐지(mention detection)과정과 인식된 멘션에 대해 중의성을 해결하여 하나의 개체를 찾는 개체 중의성 해결(Entity disambiguation)과정으로 구성된다. 본 논문에서는 개체 정보를 강화하기 위해 wikipedia2vec정보를 결합하여 Entity 정보를 강화하고 문장 내에 모든 개체 정보를 활용하기 위해 집합적 개체를 정의하고 그래프 구조를 표현하기 위해 GNN을 활용하여 기존보다 높은 성능을 이끌어내었다.