✏️학습 정리

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7. 데이터 구축 가이드라인 작성 기초

• 가이드라인 유형

  • 목적
    • 수집, 주석, 검수
  • 제시
    • 문서형, 화면 노출형, 튜토리얼형

• 가이드라인 구성 요소

  • 데이터 구축 목적 정의
  • 데이터 구축시 고려 사항
  • 사용 용어 정리

• 가이드라인 버전 관리

  • 구축과 검수 과정을 통해 지속적으로 개정되어야 함
  • 버전마다 어떻게 변화했는지 비교하여 볼 수 있도록 관리

• 가이드라인 작성 도구

  • Google Docs
  • Notion
  • 워드 및 한글 등...

• 가이드라인 작성 시 유의 사항

  • 작업자의 작업 이해도 고려
  • 작업자에게 공개해야 할 필수 정보, 부가적 정보 고려
  • 작업자의 가독성 고려

8. 관계 추출 과제의 이해

• 관계 추출 관련 과제의 개요

  • 개채명 인식 (NER)
    • 문장에 개체명 인식, 각 개체명에 해당하는 태그 주석
    • MUC-7, CoNLL 2003...
  • 관계 추출 (RE)
    • 문장에 나타난 개체명 쌍의 관계를 판별하는 task
    • TAC KBP 2016, TAC RED
  • 개체명 연결 (EL)

    • 개체명 인식 + 모호성 해소

      

    • AIDA CoNLL-YAGO Dataset, TAC KBP English Entity Linking Comprehensive and Evaluation Data 2010

• 데이터 구축시 문제점

  • 개체명 인식 (NER)
    • 2개 이상의 태그로 주석될 수 있는 개체명
    • 주석 대상의 범주
  • 관계 추출 (RE)
    • 한국어 데이터 현실에 맞지 않는 주석 (태그 통폐합 및 추가)
    • KB(Knowledge base)의 활용
  • 개체명 연결 (EL)
    • 적합한 KB(Knowledge base) 선정의 문제

9. 관계 추출 관련 논문 읽기

• 관계 추출 논문
  • Position-aware Attention and Supervised Data Improve Slot Filling
  • KLUE: Korean Language Understanding Evaluation

10. 관계 추출 데이터 구축 실습

• 과제 정의

  • 과제 목적
  • 데이터 구축 규모
  • 원시 데이터
  • 데이터의 주석 체계
  • 데이터 주석 도구
  • 데이터의 형식
  • 데이터 검수
  • 데이터 평가

• 데이터 구축 프로세스

• 가이드라인 작성
  • 작업 목적
  • 작업 도구 사용법
  • 작업 대상 문장과 아닌 문장 구분 기준
  • 레이블별 주석 기준

🗣️피어세션

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• BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for
  Language Understanding 논문 리뷰
• 카카오 Pororo 사용하여 NER 작업