Design of LSTM-based Model for Extracting Relative Temporal Relations for Korean Texts

한국어 상대시간관계 추출을 위한 LSTM 기반 모델 설계

  • 임채균 (한국과학기술원 전산학부) ;
  • 정영섭 (순천향대학교 빅데이터공학과) ;
  • 이영준 (한국과학기술원 전산학부) ;
  • 오교중 (한국과학기술원 전산학부) ;
  • 최호진 (한국과학기술원 전산학부)
  • Published : 2017.10.13

Abstract

시간정보추출 연구는 자연어 문장으로부터 대화의 문맥과 상황을 파악하고 사용자의 의도에 적합한 서비스를 제공하는데 중요한 역할을 하지만, 한국어의 고유한 언어적 특성으로 인해 한국어 텍스트에서는 개체간의 시간관계를 정확하게 인식하기 어려운 경향이 있다. 특히, 시간표현이나 사건에 대한 상대적인 시간관계는 시간 문맥을 체계적으로 파악하기 위해 중요한 개념이다. 본 논문에서는 한국어 자연어 문장에서 상대적인 시간표현과 사건 간의 관계를 추출하기 위한 LSTM(long short-term memory) 기반의 상대시간관계 추출 모델을 제안한다. 시간정보추출 연구에는 TIMEX3, EVENT, TLINK 추출의 세 가지 과정이 포함되지만, 본 논문에서는 특정 문장에 대해서 이미 추출된 TIMEX3 및 EVENT 개체를 제공하고 상대시간관계 TLINK를 추출하는 것만을 목표로 한다. 또한, 사람이 직접 태깅한 한국어 시간정보 주석 말뭉치를 대상으로 LSTM 기반 제안모델들의 상대적 시간관계 추출 성능을 비교한다.

Acknowledgement

Grant : 휴먼 지식증강 서비스를 위한 지능진화형 WiseQA 플랫폼 기술 개발, 지능형 대화 서비스를 위한 화용 및 문맥 분석 기반 대화솔루션 개발

Supported by : 미래창조과학부