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순환신경망(RNN)을 이용한 다문장을 포함하는 텍스트로부터 복수의 개체간 관계를 추출하는 관계추출장치는,상기 텍스트에서 상기 복수의 개체에 대한 개체명 사이의 연관 관계를 학습하도록 구성된 인코더; 및관계를 갖는 개체명을 포인팅하고 상기 복수의 개체에 대한 개체명을 결정하도록 구성되는 듀얼 디코더를 포함하되, 상기 듀얼 디코더는 주체를 중심으로 객체를 포인팅하는 전방향 디코더 및 객체를 중심으로 주체를 포인팅하는 역방향 디코더를 포함하는, 관계추출장치
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제1항에 있어서, 상기 전방향 디코더는 전방향을 가리키는 전방향 포인터 네트워크로 구성되고,상기 역방향 디코더는 역방향을 가리키는 역방향 포인터 네트워크로 구성되는, 관계추출장치
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제1항에 있어서, 상기 인코더는 문장 인코더 및 개체 인코더를 포함하고,상기 문장 인코더는 상기 텍스트에 대한 양방향의 문맥 정보를 반영하기 위해서 양방향 LSTM(Long-Short Term Memory)을 사용하여 인코딩하고, 상기 개체 인코더는 상기 텍스트의 개체를 인코딩하기 위해 단방향 LSTM을 사용하여 인코딩하는, 관계추출장치
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제3항에 있어서, 상기 인코더는 상기 텍스트의 각 단어와 개체를 표현하기 위해 어휘 정보, 개체타입정보 및 문장경계정보를 사용하여 인코딩을 수행하는, 관계추출장치
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제1항에 있어서, 상기 관계추출장치는 상기 인코더 및 상기 듀얼 디코더를 제어하여 상기 개체간 관계를 추출하기 위한 문장-개체 주의집중 개체를 더 포함하는, 관계추출장치
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순환신경망(RNN)을 이용하여 다문장을 포함하는 텍스트로부터 복수의 개체간 관계를 추출하는 관계추출방법은,상기 복수의 개체간 관계를 추출하기 위한 관계추출장치에 복수의 문장을 포함하는 텍스트가 입력되는 단계;상기 관계추출장치의 인코더에서 상기 복수의 개체간 개체명 사이의 연관관계를 학습하는 단계;상기 학습된 상기 복수의 개체간 개체명 사이의 연관관계를 기반으로 상기 관계추출장치의 듀얼 디코더에서, 각 문장에서 주체를 중심으로 객체를 전방향으로 포인팅하고 객체를 중심으로 주체를 역방향으로 포인팅하는 단계; 및상기 듀얼 디코더에서 멀티헤드 어텐션 방식을 사용하여 개체명을 결정 및 출력하는 단계를 포함하는, 관계추출방법
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제6항에 있어서, 상기 듀얼 디코더는 정방향 디코더 및 역방향 디코더를 포함하되,상기 전방향 디코더는 전방향을 가리키는 전방향 포인터 네트워크로 구성되고,상기 역방향 디코더는 역방향을 가리키는 역방향 포인터 네트워크로 구성되는, 관계추출방법
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제6항에 있어서,상기 인코더는 상기 다문장의 단어와 개체를 표현하기 위해 어휘 정보, 개체 타입 정보 및 문장 경계 정보를 사용하여 상기 복수의 개체간 개체명 사이의 연관 관계를 학습하는 것을 특징으로 하는, 관계추출방법
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제8항에 있어서, 상기 인코더는 문장 인코더 및 개체 인코더를 포함하며, 상기 문장 인코더는 상기 텍스트에 대한 양방향의 문맥 정보를 반영하기 위해서 양방향 LSTM(Long-Short Term Memory)을 사용하여 인코딩하고, 상기 개체 인코더는 상기 텍스트의 개체를 인코딩하기 위해 단방향 LSTM을 사용하여 인코딩하는, 관계추출방법
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