자연어 이해 NLU - Relation Extraction Task 관계 추출

 

트리플 데이터 - 객체 3개가 연결되어있다.

subject에 대한 정보를 달라고 했을 때 object나 relation을 꺼내서 주면 된다.

 

 

1. 심볼릭 구조를 뉴럴넷에 활용한 것이다.

2. 로직 룰을 뉴럴넷에 활용했다.

관계 추출 작업은 구조적인 작업이므로 CNN도 활용 가능하다.

 

CNN - 구획적으로 특징을 뽑는다. 임베딩을 이미지처럼 주어주면 CNN이 특징을 잘 뽑는다.

 

두 엔티티가 관계 정보만 학습한다.

집중해야할 엔티티를 명시적으로 표시해줬다.

학습 초기의 어려운 문제는 노이즈다!

데이터의 학습 순서를 바꾸어 효율적인 학습을 할 것이다.

쉬운 예제를 통해 일반적인 파라미터를 만든 후 어려운 관계 추출을 학습시켜 파라미터를 단단하게 만든다.

 

한국어로 관계추출 할 경우 이 것을 활용하면 된다.