Acknowledgement
이 성과는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임.(No.2021R1F1A1055795)
딥러닝을 통해 자연어처리 분야에서 대용량 정보를 기반으로 학습 할 수 있게 되었고 높은 성능을 얻을 수 있게 되었다. 본 논문에서는 학습에 포함되는 문맥 정보 중 분야 또는 데이터에 맞게 조절이 필요하다는 것을 주장하고, TACRED 데이터를 기반으로 문맥 정보 자질 선택에 따른 성능 변화를 확인하였다. 해당 데이터에서 엔터티와 연관된 문맥 정보를 사용함으로써 약 1.4%의 성능 보완을 이루었다.
이 성과는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임.(No.2021R1F1A1055795)