[Paper Review] Knowledge Graph Construction

- 발표자 : 고려대학교 DSBA 연구실 석사과정 노건호([email protected]) 1. Topic - Knowledge Graph Construction에 대한 Overview 및 Subtasks 소개 - Knowledge Graph Construction에서 핵심적인 역할을 하는 Named Entity Recognition와 Relation Extraction 과정을 한번에 수행하는 대표적인 baseline 방법론 GraphRel 리뷰 2. Overview -Knowledge Graph Construction소개 Knowledge Graph Construction의 Subtask [Named Entity Recognition, Relation Extraction, Event Extraction, Entitiy Linking, Coreference Resolution, Knowledgr Graph Completion]이 무엇인지 예시를 통해 알아보고, 대표적인 접근법들을 소개한다. - GraphRel Named Entity Recognition와 Relation Extraction을 동시에 시도한 초창기의 모델 Bi-LSTM과 Bi-GCN을 연결한 모델의 구조로 각각에서 text의 sequential, regional feature를 추출 2단계의 Phase를 통해 Entity와 Relation의 관계를 반영하여 Prediction을 수행하는 모델 제안 3. 발표자료 http://dsba.korea.ac.kr/seminar/?uid=2616&mod=document&pageid=1 4. Keyword Knowledge Graph Construction, GraphRel 5. 참고문헌 - A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications (S Ji et al., IEEE TNNLS 2021) - Generative Knowledge Graph Construction: A Review(Ye et al., EMNLP 2022) - GraphRel: Modeling Text as Relational Graphs for Joint Entity and Relation Extraction (Fu et al., ACL 2019)