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Leveraging Unannotated Texts for Scientific Relation Extraction 과학적 관계 추출을 위해 주석이 없는 텍스트 활용

Qin DAI, Naoya INOUE, Paul REISERT, Kentaro INUI

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요약 :

끊임없이 성장하는 과학 문헌에는 엄청난 양의 지식이 존재합니다. 이러한 지식을 효율적으로 파악하기 위해 기계가 과학 문서를 읽고 분석하도록 훈련시키는 다양한 계산 작업이 제안됩니다. 이러한 작업 중 하나인 과학적 관계 추출(Scientific Relation Extraction)은 과학 문서의 개체 간 과학적 의미 관계를 자동으로 캡처하는 것을 목표로 합니다. 일반적으로 Wikipedia와 같이 일반적으로 사용되는 제한된 수의 지식 베이스만이 관계 추출을 위한 배경 지식의 소스로 사용됩니다. 이 연구에서 우리는 주석이 없는 과학 논문이 관계 추출을 위한 외부 배경 정보의 소스로 활용될 수도 있다는 가설을 세웠습니다. 우리의 가설을 바탕으로 주석이 없는 과학 논문에서 배경 정보를 추출할 수 있는 모델을 제안합니다. RANIS 코퍼스[1]에 대한 우리의 실험은 과학 논문에서 관계 추출에 대해 제안된 모델의 효율성을 입증했습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E101-D No.12 pp.3209-3217
발행일
2018/12/01
공개일
2018/09/14
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2018EDP7180
원고의 종류
PAPER
범주
자연 언어 처리

작성자

Qin DAI
  Tohoku University
Naoya INOUE
  Tohoku University,RIKEN Center for Advanced Intelligence Project
Paul REISERT
  RIKEN Center for Advanced Intelligence Project
Kentaro INUI
  Tohoku University,RIKEN Center for Advanced Intelligence Project

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