• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.9-13
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• 2020

관계 추출은 주어진 문장이나 문서에 존재하는 개체들 간의 의미적 관계를 찾아내는 작업을 말한다. 최근 문서 수준 관계 추출 말뭉치인 DocRED가 공개되면서 문서 수준 관계 추출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 사전 학습된 Masked Language Model(MLM)이 자연어처리 분야 전체에 영향력을 보이면서 관계 추출에서도 MLM을 사용하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 문서 수준의 관계 추출은 문서의 단위가 길기 때문에 Self-attention을 기반으로 하는 MLM을 사용하면 모델의 계산량이 증가하는 문제가 있다. 본 논문은 이 점을 보완하기 위해 관계 추출에 필요한 문장을 선별하는 간단한 전처리 방법을 제안한다. 또한 문서의 길이에 상관없이 관계 추출에 필요한 어휘 정보를 자동으로 습득 할 수 있는 Relation-Context Co-attention 방법을 제안한다. 제안 모델은 DocRED 말뭉치에서 Dev F1 62.01%, Test F1 59.90%로 높은 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.654-658
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• 2023

관계 추출은 질의응답이나 대화 시스템의 기반이 되는 지식을 구추하기 위한 작업으로, 정보 추출의 기초가 되는 기술이기도 하다. 최근 실세계 지식의 희소한 형태를 구현한 문서간 관계 추출 데이터셋이 제안되어, 여러 문서를 통해 분산되어 언급된 두 개체 사이의 관계 추론을 수행 및 평가할 수 있게 되었다. 이 작업에서 추론의 대상이 되는 개체쌍은 한 문서 안에 동시에 언급되지 않기 때문에 여러 문서에 언급된 중간 개체를 통하여 직/간접적으로 추론해야 하나, 원시 텍스트에서 이러한 정보를 수집하는 작업은 쉽지 않다. 따라서, 본 연구에서는 개체의 동시발생빈도에 기반하여 중간 개체의 중요도를 정량화하고, 이 중요도에 기반화여 중요한 문맥을 식별하는 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 기존의 두 문서로 구성된 추론 경로를 식별된 중간 개체를 활용하여 확장하여, 관계 추론 모델의 수정 없이 추가된 문맥만을 활용하여 문서간 관계 추출 시스템의 성능을 개선할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.109-111
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• 2003

관계형 데이타베이스에 저장되어 있는 데이타를 XML 문서로 추출하기 위해서는 데이블에 저장된 데이타를 XML 문서 형식에 맞는 계층적인 관계를 가지도록 구조화하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 관계형 데이타베이스를 사용하는 XML 저장 및 검색 시스템인 eXDM(embedded XML Database Management System)의 내부에서 구현한 XML 문서 추출 서브시스템에 대하여 기술한다. 이 시스템은 XML 문서에 대한 질의(XQuery)의 RETURN 절과 SORTBY 절을 분석하여, 관계형 데이타베이스에 저장되어 있는 데이타를 구조화하여 계층적인 구조를 가지는 XML 문서 형태로 추출한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.47-49
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• 2018

최근 존재하는 대부분의 관계 추출 모델은 언급 수준의 관계 추출 모델이다. 이들은 성능은 높지만, 문서에 존재하는 다수의 문장을 처리할 때, 문서 내에 주요 개체 및 여러 문장에 걸쳐서 표현되는 개체간의 관계를 분류하지 못한다. 이는 높은 수준의 관계를 정의하지 못함으로써 올바르게 데이터를 정형화지 못하는 중대한 문제이다. 해당 논문에서는 이러한 문제를 타파하기 위하여 여러 문장에 걸쳐서 개체간의 상호작용 관계도 파악하는 전역 수준의 관계 추출 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 전처리 단계에서 문서를 분석하여 사전 지식베이스, 개체 연결 그리고 각 개체의 언급횟수를 파악하고 문서 내의 주요 개체들을 파악한다. 이후 언급 수준의 관계 추출을 통하여 1차적으로 단편적인 관계 추출을 실행하고, 주요개체와 관련된 관계는 외부 메모리에 샘플로 저장한다. 이후 단편적 관계들과 외부메모리를 이용하여 여러 문장에 걸쳐 표현되는 개체 간 관계를 알아낸다. 해당 논문은 이러한 모델의 구조도와 실험방법의 설계에 대하여 설명하였고, 해당 실험의 기대효과 또한 작성하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.201-204
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• 2016

본 논문에서는 문서의 공기관계를 통해 추출된 문서의 특징을 이용하여 유사 보고서를 판별하는 시스템을 제안한다. 국가 R&D 보고서의 XML형식 파일에서 텍스트를 추출 후, 문장 단위로 나누어 각 문장의 공기관계를 추출한다. 그 후 공기관계의 노드와 엣지를 문서에 추가하고, 노드로 사용된 단어만 남기고 나머지 단어는 제외한다. 그리고 이것을 문서의 특징으로 삼고 유사도 계산을 한다. 이 때, 유사도 계산은 코사인 유사도를 사용한다. 실험결과, 국가 R&D문서 유사도 계산에서 제안된 방법이 기존의 방법보다 높은 분류율을 보여주었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.201-204
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• 2016

본 논문에서는 문서의 공기관계를 통해 추출된 문서의 특징을 이용하여 유사 보고서를 판별하는 시스템을 제안한다. 국가 R&D 보고서의 XML형식 파일에서 텍스트를 추출 후, 문장 단위로 나누어 각 문장의 공기 관계를 추출한다. 그 후 공기관계의 노드와 엣지를 문서에 추가하고, 노드로 사용된 단어만 남기고 나머지 단어는 제외한다. 그리고 이것을 문서의 특징으로 삼고 유사도 계산을 한다. 이 때, 유사도 계산은 코사인 유사도를 사용한다. 실험결과, 국가 R&D문서 유사도 계산에서 제안된 방법이 기존의 방법보다 높은 분류율을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.348-350
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• 2000

본 논문은 문서의 내용을 요약하기 위한 시스템의 구현에 대해서 다룬다. 문서의 내용을 분석하기 위해서는 문서의 키워드를 추출하고, 추출된 키워드를 사용하여 문서의 핵심 내용을 찾는 두 가지의 작업이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 키워드를 추출하기 위해 형태소 분석 및 전처리기, 그리고 단어의 공기 관계 그래프를 이용한 키워드 추출기를 이용하였으며, 추출된 키워드를 이용하여 문서의 핵심 문장을 찾아내는 핵심 문장 추출기, 그리고 추출된 문장을 분석하여 내용을 요약할 수 있도록 해주는 구문분석기가 이용된다.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.5
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• pp.522-536
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• 2017

Keyword extraction can be utilized in text mining of massive documents for efficient extraction of subject or related words from the document. In this study, we proposed a hierarchical graph model based on the co-occurrence relationship, the intrinsic dependency relationship between words, and common sub-word in a single document. In addition, the enhanced TextRank algorithm that can reflect the influences of outgoing edges as well as those of incoming edges is proposed. Subsequently a novel keyword extraction scheme using the proposed hierarchical graph model and the enhanced TextRank algorithm is proposed to extract representative keywords from a single document. In the experiments, various evaluation methods were applied to the various subject documents in order to verify the accuracy and adaptability of the proposed scheme. As the results, the proposed scheme showed better performance than the previous schemes.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.166-168
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• 2003

문서 분할 기법은 문서 내에 존재하는 다양한 주제들을 자동적으로 추출하는 기법이다. 이 분야의 연구는 크게 사전적 관계에 근거한 기법과 통계적 데이터에 근거한 기법으로 나누어져 연구되어 왔다. 사전적 관계에 의한 기법은 단어들의 사전적 의미와 관계에 근거한 기법이고 통계적 데이터에 의한 기법은 주로 단어들의 분포를 이용한 기법이다. 여기에는 몇가지 문제점이 있는데 사전적 관계에 근거한 경우에는 분산된 주제들을 통합하여 추출하기 어렵고. 통계적 데이터에 근거한 기법은 정확한 주제의 개수를 찾기 어렵다는 점이다. 본 논문에서는 계층적 개념 트리를 이용하여 보다 정확한 개수의 주제들을 찾아낼 수 있는 문서 분할 기법에 대해 소개 하고자 한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.51-55
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• 2016

본 논문에서는 임상 의사 결정 지원을 위한 UMLS와 위키피디아를 이용하여 지식 정보를 추출하고 질병중심 문서 클러스터와 단어 의미 표현을 이용하여 질의 확장 및 문서를 재순위화하는 방법을 제안한다. 질의로는 해당 환자가 겪고 있는 증상들이 주어진다. UMLS와 위키피디아를 사용하여 병명과 병과 관련된 증상, 검사 방법, 치료 방법 정보를 추출하고 의학 인과 관계를 구축한다. 또한, 위키피디아에 나타나는 의학 용어들에 대하여 단어의 효율적인 의미 추정 기법을 이용하여 질병 어휘의 의미 표현 벡터를 구축하고 임상 인과 관계를 이용하여 질병 중심 문서 클러스터를 구축한다. 추출한 의학 정보를 이용하여 질의와 관련된 병명을 추출한다. 이후 질의와 관련된 병명과 단어 의미 표현을 이용하여 확장 질의를 선택한다. 또한, 질병 중심 문서 클러스터를 이용하여 문서 재순위화를 진행한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 TREC Clinical Decision Support(CDS) 2014, 2015 테스트 컬렉션에 대해 비교 평가한다.