• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.251-256
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• 2021

개체명 인식은 정보 추출의 하위 작업으로, 문서에서 개체명에 해당하는 단어를 찾아 알맞은 개체명을 분류하는 자연어처리 기술이다. 질의 응답, 관계 추출 등과 같은 자연어처리 작업에 대한 관심이 높아짐에 따라 세부 분류 개체명 인식에 대한 수요가 증가했다. 그러나 기존 개체명 인식 성능에 비해 세부 분류 개체명 인식의 성능이 낮다. 이러한 성능 차이의 원인은 세부 분류 개체명 데이터가 불균형하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 대분류 개체명 정보를 활용하여 세부 분류 개체명 인식을 수행하는 방법과 대분류 개체명 인식의 오류 전파를 완화하기 위한 2단계 학습 방법을 제안한다. 또한 레이블 주의집중 네트워크 기반의 구조에서 레이블의 공통 요소를 공유하여 세부 분류 개체명 인식에 효과적인 레이블 임베딩 구성 방법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.474-478
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• 2023

논증 마이닝이란 비정형의 텍스트 데이터에서 논증 구조와 그 요소들을 식별, 분석, 추출하는 자연어 처리의 한 분야다. 논증 마이닝의 하위 작업인 주장-증거 쌍 추출은 주어진 문서에서 자동으로 주장과 증거 쌍을 추출하는 작업이다. 본 논문에서는 효과적인 주장-증거 쌍 추출을 위해, 문서 단위의 문맥 정보를 이용하고 주장과 증거 간의 종속성을 반영하기 위한 계층적 LAN 방법을 제안한다. 실험을 통해 서로의 정보를 활용하는 종속적인 구조가 독립적인 구조보다 우수함을 입증하였으며, 최종 제안 모델은 Macro F1을 기준으로 13.5%의 성능 향상을 보였다.