다국어 공동체-관계 추출 파이프라인으로 유럽 정치 엘리트 네트워크를 매핑하다

한줄 요약

다국어 뉴스 텍스트에서 정치적 인물과 관계를 자동으로 추출하여 시간적 지식 그래프를 구축하는 오픈소스 파이프라인을 제안한다.

풀어야 하는 문제

정치 엘리트 간의 비공식적이고 적대적인 관계를 대규모로 관찰하는 것은 수동 코딩에 의존해 왔으며, 기존 자동화 방법은 단순한 동시 출현에 그쳤다. 최신 LLM 기반 접근법은 독점 API에 의존하거나, 다국어 능력이 부족하며, 확장 가능한 엔티티 해석에 어려움을 겪는다.

접근 방법

스팬 기반 개체명 인식(NER)과 언어 독립적 위키피디아 식별자로의 3단계 연결 캐스케이드를 결합한다. 도메인 온톨로지에 기반한 지도 해석을 사용하는 고처리량 혼합 전문가 모델을 통해 방향성 있고 부호화된 관계를 추출한다.

결과·기여

3,491개의 관계로 구성된 골드 스탠다드 대비 높은 텍스트 정확도(엄격 기준 68.2%~관대 기준 93.7%)를 달성했다. 오스트리아와 폴란드 사례 연구에서 정치 파벌의 수명 주기와 국가 기업 후원 네트워크를 성공적으로 재구성하여 국가 간 비교 연구를 위한 견고하고 재현 가능한 프레임워크를 제공한다.