KCC 2021
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
Path Reranking 기반 전역적 End-to-End 엔티티 링킹 |
| 영문제목(English Title) |
Collective End-to-End Entity Linking Using Path Reranking |
| 저자(Author) |
홍승연
나승훈
김현호
김선훈
강인호
Seung-Yean Hong
Seung-Hoon Na
Hyun-Ho Kim
Seon-Hoon Kim
Inho Kang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 01 PP. 0400 ~ 0402 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 자연어 처리 연구는 사전 학습 언어 모델(PLM)을 통해 여러 태스크에서 파인-튜닝하는 방식으로 진행되고 좋은 성능을 보이고 있다. 특히 PLM에 Knowledge를 주입하기 위한 여러 연구가 이루어지고 있고 그중 LUKE는 개체 관련 태스크에서 좋은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 LUKE에 기반하여 엔터티 링킹을 진행한다. 또한 엔터티 링킹을 개선하기 위해 전역적 End-to-End 엔터티 링킹 모델과 얻어진 모델의 결과로부터 여러 path를 추출하고 Reranking을 진행하는 모델을 제안한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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