Context independent claim detection model using semantic and structural information of sentences

문장의 구조 정보와 의미 정보를 이용한 문맥 독립 주장 탐지 모델

문맥 독립 주장 탐지는 논점에 대한 정보가 주어지지 않은 상황에서 문서 내부의 문장들 또는 단일 문장에 대한 주장을 탐지하는 작업이다. 본 논문에서는 GCN 계층을 통해 얻은 구조 정보와 사전 학습된 언어 모델을 통해 얻은 의미 정보를 활용하는 문맥 독립 주장 탐지 모델을 제안한다. 특히 문장의 전체 구조 정보를 나타내는 부모-자식 그래프와 문장의 특정 구조 정보를 나타내는 조부모-조손 그래프를 활용해 추가적인 구조 정보를 활용하여 주장 탐지 성능을 향상시켰다. 제안 모델은 IAM 데이터셋을 사용한 실험에서 기본 RoBERTa base 모델과 비교하여 최대 2.66%p의 성능 향상을 보였다.