ESFWN: 자연어 추론을 위한 사건구조프레임 주석 워드넷 (ESFWN: Event Structure Frame-annotated WordNet for Natural Language Inference)

서지정보

· 발행기관 : 사단법인 한국언어학회
· 수록지 정보 : 언어학 / 89호 / 173 ~ 195페이지
· 저자명 : 임서현

초록

이 논문은 자연어 추론을 지원하기 위해 사건구조프레임 유형과 해당 프레임을 워드넷 신셋과 연결한 언어 자원 – ESFWN에 관한 연구를 소개하는 논문이다. 딥러닝 기반의 추론 시스템이 최근 매우 좋은 성능을 보이고 있지만, 사건의 발생 전이나 후, 진행 과정과 관련된 추론을 인식하거나 생성하는 데 좋은 결과를 보이는 시스템은 아직 없다. 이 문제의 해결을 위해 ESFWN을 구축하여 추론 자동화에 도움이 되게 하려는 것이다. ESFWN은 69개의 사건구조프레임 유형과 해당 프레임 형식을 사전 정의해 놓고, 영어 워드넷이 포함하는 2400여개 동사의 신셋 목록 (24601개)에 사건구조프레임 유형을 주석하여 워드넷과 사건구조프레임을 연결한 것이다. ESFWN이 딥러닝 훈련 데이터셋에 비해 좋은 점은 데이터셋을 주석하는 데 드는 비용이 필요없다는 것이다. 간단하게 입력 텍스트의 타겟 동사에 단어 중의성 해소 알고리즘을 적용하여 그 동사에 맞는 워드넷 신셋을 추출하면 ESFWN에서 사건구조프레임 유형을 도출할 수 있다. 향후 ESFWN을 이용한 사건구조 관련 추론과 이를 활용한 자연어 추론, 시각적 추론 등이 가능할 것이다.

영어초록

In this paper, we introduce the ESFWN: Event Structure Frame-annotated WordNet built semi-automatically for supporting Natural Language Inference. Although deep Learning Approach to Natural Language Inference shows a very good performance, it does not work for event structure-related inferences. In order to solve this problem, we built the ESFWN by combining WordNet Synsets with pre-defined Event Structure Frame types and frames. WordNet includes about 2, 000 English verbs and 24601 synsets for the verbs. We annotated the correponding Event Structure Frame type for each synset by applying GESL - an automatic event structure frame type annotator - and then correcting the errors manaully in the annotation results. The ESFWN will be used for any event structure-related inference tasks including visual inferencing. Now we are developing an automatic language inference system focusing on event structure, using the ESFWN.

참고자료

· 없음