관계 추출 및 의미 역할 레이블링을 위한 간단한 BERT 모델

우리는 관계 추출 및 의미 역할 레이블링을 위한 간단한 BERT 기반 모델을 제시합니다. 최근 몇 년 동안, 신경 모델을 사용하여 품사 태그 및 의존성 트리와 같은 어휘적 및 구문적 특성을 통합함으로써 최첨단 성능을 달성하였습니다. 본 논문에서는 이러한 두 작업의 데이터셋에 대한 광범위한 실험을 통해, 외부 특성을 사용하지 않고도 간단한 BERT 기반 모델이 최첨단 성능을 달성할 수 있음을 보여줍니다. 우리의 지식으로는, 우리는 이러한 방식으로 BERT를 성공적으로 적용한 최초의 사례입니다. 우리의 모델은 미래 연구를 위한 강력한 기준선을 제공합니다.