Graph-to-Text Generation Using Relation Extraction Datasets

관계 추출 데이터를 이용한 그래프-투-텍스트 생성

주어진 정보를 자연어로 변환하는 작업은 대화 시스템의 핵심 모듈임에도 불구하고 학습 데이터의 제작 비용이 높아 공개된 데이터가 언어에 따라 부족하거나 없다. 이에 본 연구에서는 텍스트-투-그래프(text-to-graph) 작업인 관계 추출에 쓰이는 데이터의 입출력을 반대로 지정하여 그래프-투-텍스트(graph-to-text) 생성 작업에 이용하는 역 관계 추출(reverse relation extraction, RevRE) 기법을 소개한다. 이 기법은 학습 데이터의 양을 늘려 영어 그래프-투-텍스트 작업의 성능을 높이고 지식 묘사 데이터가 부재한 한국어에선 데이터를 재생성한다.