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문서 수준 관계 추출 방법에 있어서,문서를 전처리하여 상기 문서로부터 복수의 문장들을 선별하는 동작;상기 복수의 문장들에 인코딩을 수행하는 동작;상기 복수의 문장들에 수행된 인코딩 결과에 기초하여 개체 쌍 인코딩을 수행하는 동작;상기 복수의 문장들에 수행된 인코딩 결과에 기초하여 관계-문맥 코-어텐션을 수행하는 동작; 및상기 개체 쌍 인코딩 결과 및 상기 관계-문맥 코-어텐션 결과에 기초하여 상기 복수의 문장들에 존재하는 개체 쌍의 관계를 판별하는 동작을 포함하는, 방법
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제1항에 있어서,상기 복수의 문장들을 선별하는 동작은,상기 문서에서 관계 추출에 필요한 개체가 존재하는 복수의 문장들을 선별하는 동작을 포함하는, 방법
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제2항에 있어서,상기 개체가 존재하는 복수의 문장들을 선별하는 동작은,상기 문서에서 개체가 존재하는 문장을 검출하여 각 개체마다의 문장 집합을 생성하는 동작; 및각 객체마다 문장 집합을 비교하여 포함 관계에 해당하는 문장 집합이 존재하면 두 문장 집합 중 더 큰 문장 집합에 다른 하나의 문장 집합을 합하는 동작을 포함하는, 방법
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제1항에 있어서,상기 인코딩을 수행하는 동작은,상기 복수의 문장들에 인코딩을 수행하여 상기 복수의 문장들에 존재하는 복수의 개체들 각각의 개체 인코딩 벡터를 생성하는 동작을 포함하는, 방법
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제4항에 있어서,상기 개체 인코딩 벡터를 생성하는 동작은,상기 복수의 문장들에 포함된 전체 단어의 단어 인코딩 벡터들을 생성하는 동작;상기 단어 인코딩 벡터들에 기초하여 상기 전체 단어 중에서 개체 언급에 해당하는 단어를 이용하여 해당 개체에 대한 언급 인코딩 벡터를 생성하는 동작; 및상기 해당 개체의 언급 인코딩 벡터 및 상기 해당 개체의 언급 횟수에 기초하여 상기 해당 개체의 개체 인코딩 벡터를 생성하는 동작을 포함하는, 방법
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제4항에 있어서,상기 개체 쌍 인코딩을 수행하는 동작은,복수의 개체들 각각의 개체 인코딩 벡터를 이용하여 상기 복수의 개체들에 대해 객체 쌍 인코딩을 수행함으로써 복수의 개체들의 모든 개체 쌍 조합에 대한 개체 쌍 인코딩 벡터들을 생성하는 동작을 포함하는, 방법
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제6항에 있어서,상기 개체 쌍 인코딩 벡터를 생성하는 동작은,아래 수학식을 이용하여 상기 개체 쌍 인코딩 벡터를 생성하는 동작을 포함하는, 방법
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제6항에 있어서,상기 관계-문맥 코-어텐션을 수행하는 동작은,상기 단어 인코딩 벡터들 및 관계 라벨 임베딩 벡터들 간의 어텐션을 수행하여 관계-문맥 코-어텐션 벡터들을 생성하는 동작을 포함하는, 방법
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제8항에 있어서,상기 어텐션은 바이리니어 어텐션(Bilinear attention)을 기반으로 수행되는 것인, 방법
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제8항에 있어서,상기 관계를 판별하는 동작은, 상기 개체 쌍 인코딩 벡터들 및 관계-문맥 코-어텐션 벡터들 간의 어텐션을 수행하여 개체 쌍의 관계를 추출하는 동작을 포함하는, 방법
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하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제10항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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문서 수준 관계 추출을 수행하는 장치에 있어서,하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 및상기 인스트럭션을 실행시키기 위한 프로세서를 포함하고,상기 인스트럭션이 실행될 때, 상기 프로세서는,문서를 전처리하여 상기 문서로부터 복수의 문장들을 선별하는 동작;상기 복수의 문장들에 인코딩을 수행하는 동작;상기 복수의 문장들에 수행된 인코딩 결과에 기초하여 개체 쌍 인코딩을 수행하는 동작;상기 복수의 문장들에 수행된 인코딩 결과에 기초하여 관계-문맥 코-어텐션을 수행하는 동작; 및상기 개체 쌍 인코딩 결과 및 상기 관계-문맥 코-어텐션 결과에 기초하여 상기 복수의 문장들에 존재하는 개체 쌍의 관계를 판별하는 동작을 수행하는, 장치
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제12항에 있어서,상기 복수의 문장들을 선별하는 동작은,상기 문서에서 관계 추출에 필요한 개체가 존재하는 복수의 문장들을 선별하는 동작을 포함하는, 장치
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제13항에 있어서,상기 개체가 존재하는 복수의 문장들을 선별하는 동작은,상기 문서에서 개체가 존재하는 문장을 검출하여 각 개체마다의 문장 집합을 생성하는 동작; 및각 객체마다 문장 집합을 비교하여 포함 관계에 해당하는 문장 집합이 존재하면 두 문장 집합 중 더 큰 문장 집합에 다른 하나의 문장 집합을 합하는 동작을 포함하는, 장치
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제12항에 있어서,상기 인코딩을 수행하는 동작은,상기 복수의 문장들에 인코딩을 수행하여 상기 복수의 문장들에 존재하는 복수의 개체들 각각의 개체 인코딩 벡터를 생성하는 동작을 포함하는, 장치
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제15항에 있어서,상기 개체 인코딩 벡터를 생성하는 동작은,상기 복수의 문장들에 포함된 전체 단어의 단어 인코딩 벡터들을 생성하는 동작;상기 단어 인코딩 벡터들에 기초하여 상기 전체 단어 중에서 개체 언급에 해당하는 단어를 이용하여 해당 개체에 대한 언급 인코딩 벡터를 생성하는 동작; 및상기 해당 개체의 언급 인코딩 벡터 및 상기 해당 개체의 언급 횟수에 기초하여 상기 해당 개체의 개체 인코딩 벡터를 생성하는 동작을 포함하는, 장치
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제15항에 있어서,상기 개체 쌍 인코딩을 수행하는 동작은,복수의 개체들 각각의 개체 인코딩 벡터를 이용하여 상기 복수의 개체들에 대해 객체 쌍 인코딩을 수행함으로써 복수의 개체들의 모든 개체 쌍 조합에 대한 개체 쌍 인코딩 벡터들을 생성하는 동작을 포함하는, 장치
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제17항에 있어서,상기 개체 쌍 인코딩 벡터를 생성하는 동작은,아래 수학식을 이용하여 상기 개체 쌍 인코딩 벡터를 생성하는 동작을 포함하는, 장치
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제17항에 있어서,상기 관계-문맥 코-어텐션을 수행하는 동작은,상기 단어 인코딩 벡터들 및 관계 라벨 임베딩 벡터들 간의 어텐션을 수행하여 관계-문맥 코-어텐션 벡터들을 생성하는 동작을 포함하는, 장치
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제19항에 있어서,상기 관계를 판별하는 동작은, 상기 개체 쌍 인코딩 벡터들 및 관계-문맥 코-어텐션 벡터들 간의 어텐션을 수행하여 개체 쌍의 관계를 추출하는 동작을 포함하는, 장치
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