관계 추출 모델: Transformer

트랜스포머를 사용한 관계 추출 모델은 자연어 처리에서 엔터티(entity) 간의 관계를 파악하는 모델입니다. 이를 위해서는 텍스트에서 엔터티를 식별하고, 이들 간의 관계를 추출해야 합니다. 이런 모델을 만들 때 일반적인 접근 방법은 다음과 같습니다:

1. 입력 준비: 모델에 입력할 데이터를 준비합니다. 이는 텍스트 문장이며, 관계를 추출할 엔터티들은 특정 토큰으로 표시되어야 합니다.
2. 임베딩(Embedding): 입력 문장을 임베딩하여 모델이 이해할 수 있는 형태로 변환합니다. 트랜스포머에서는 임베딩 레이어를 통해 단어를 벡터 공간에 투영합니다.
3. 트랜스포머 레이어: 임베딩된 입력을 여러 개의 트랜스포머 블록으로 전달합니다. 각 블록은 셀프 어텐션(self-attention)과 feed-forward 네트워크를 포함하고 있습니다. 이러한 레이어들을 통해 문맥을 파악하고 정보를 추출합니다.
4. 관계 추출 레이어: 트랜스포머 레이어의 출력을 사용하여 엔터티 간의 관계를 예측합니다. 이는 보통 추가적인 신경망 레이어로 이루어집니다. 예를 들어, 다중 클래스 분류 문제로 각 문장에서 엔터티 간의 관계를 예측할 수 있습니다.
5. 학습과 평가: 모델을 학습시키고 평가합니다. 이를 위해 주어진 데이터셋에 대해 모델을 학습하고, 다른 데이터셋에 대해 모델의 성능을 평가합니다.