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문제 정의
- 기존의 개체 연구는 주로 입력 문장과 지식 베이스 문서에 동시에 출현하는 단어를 기반으로 한 단어 기반 접근법(Word-based Approach)을 사용하기 때문에 비정형 문장에서는 높은 성능을 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 문서 임베딩(Document Embedding)과 선형 변환 (Linear Transformation)을 이용하여 이러한 단점을 극복하고자 한다.
- 본 논문에서는 문서 임베딩과 선형 변환을 이용한 개체 연결 모델을 제안하였다. 제안하는 모델은 단어 기반 개체 연결의 단점을 보완하여 비정형 문장에 대해서도 뛰어난 성능을 보여주었다.
- 트위터와 같은 소셜 미디어의 문장과 위키백과 문서의 문장은 표현 방식에서 큰 차이가 있기 때문에 유사한 내용을 포함하더라도 문서 임베딩의 유사도가 낮게 나올 가능성이 높다. 본 논문에서는 위키백과 문서의 벡터 표현과 트위터 문장의 벡터 표현 사이에 선형적 사상이 가능하다는 가정을 하고 선형 변환을 수행하여 이러한 문제를 해결하고자 한다.
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