Document Feature Composition using Event-based Neural Tensor Network
Hyunsoo Choi, Junghoon Jang, Saebyeok Lee · 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 · 2019
뉴스 데이터는 정보 분석 및 정보 추출, 추론 등의 자연어처리 분야에서 원시 데이터로 많이 사용되고 있다. 최근 딥러닝을 이용한 분산 표현을 통해 자동으로 자질을 추출할 뿐만 아니라 텍스트의 문맥 정보를 이용하여 단어 간의 관계, 의미 정보를 표현하는 모델이 제안되었다. 본 논문은 뉴스 데이터로부터 구조화된 데이터를 추출하고 단어 간의 관계와 의미적인 정보를 모델에 반영하여 뉴스 데이터의 자질을 구성하는 방법론을 제안한다. 비정형 뉴스 데이터에서 의존 구문 분석을 통해 이벤트들을 자동으로 추출한다. 추출한 이벤트들을 신경텐서망 기술을 적용하여 뉴스 데이터에 대한 자질을 구성한다. 또한, 구성된 자질의 품질을 평가하기 위해 군집화를 수행하였다. 결과를 보았을 때, 이벤트 임베딩 방식이 단어벡터의 합을 사용하는 것보다 군집화를 더 잘 수행 하였지만, 문서 전체의 카테고리를 대표하는 자질로 사용되기에는 한계점이 있었다.