사건 추출

규칙 기반 방법은 사건 추출을 위한 초기이자 고전적인 접근법이다. 이 방법은 사전에 정의된 언어적 패턴이나 규칙을 텍스트에 적용하여 사건 정보를 식별한다. 핵심은 정규 표현식, 구문 분석 규칙, 어휘 목록 등을 활용하는 것이다. 예를 들어, 특정 동사나 명사를 사건 트리거로 정의하거나, "누가-무엇을-언제-어디서"와 같은 문장 구조를 인식하는 규칙을 만드는 방식이다.

이 방법의 주요 장점은 명확한 규칙을 바탕으로 하므로 결과의 해석이 용이하고, 특정 도메인에 맞춘 규칙을 설계하면 높은 정밀도를 달성할 수 있다는 점이다. 또한 복잡한 머신 러닝 모델을 학습시킬 대규모 주석 데이터가 필요하지 않다. 그러나 새로운 사건 유형이나 다양한 언어 표현을 처리하기 위해 규칙을 지속적으로 수정하고 확장해야 하는 노동 집약적인 작업이 필요하다는 단점이 있다. 자연어의 중의성과 언어적 다양성을 모두 포괄하는 규칙 세트를 만드는 것은 실질적으로 매우 어렵다.

따라서 규칙 기반 방법은 제한된 도메인이나 구조화된 문서에서의 프로토타이핑, 또는 보다 정교한 통계적 방법이나 딥러닝 모델의 출력을 정제하는 후처리 단계에서 여전히 유용하게 사용된다.

통계적/머신러닝 방법은 규칙 기반 방법의 한계를 극복하기 위해 등장한 접근법이다. 이 방법은 대량의 주석이 달린 텍스트 데이터를 학습하여, 단어나 구문의 통계적 패턴을 기반으로 사건을 자동으로 식별한다. 핵심은 텍스트의 다양한 언어학적 특징을 수치화된 특징 벡터로 변환한 후, 분류나 시퀀스 레이블링 알고리즘에 입력하는 것이다. 이를 통해 시스템은 규칙을 직접 정의하지 않고도 데이터로부터 사건과 관련된 패턴을 학습할 수 있다.

이 접근법에서 사용되는 주요 기계 학습 알고리즘으로는 지도 학습 기반의 서포트 벡터 머신, 조건부 무작위장, 은닉 마르코프 모델 등이 있다. 이들 모델은 명사구, 동사, 개체명 정보, 의존 구문 분석 결과, 단어의 위치 및 주변 문맥과 같은 다양한 언어적 특징을 입력받아, 특정 단어가 사건 트리거인지 또는 특정 구문이 사건 인자인지를 판단한다. 예를 들어, "발표", "폭발", "사임"과 같은 동사는 특정 사건 유형의 강력한 지표가 될 수 있다.

이 방법의 주요 장점은 규칙을 수동으로 작성하는 데 드는 노력을 크게 줄일 수 있고, 새로운 도메인이나 언어적 변형에 대해 더욱 견고하다는 점이다. 또한 복잡한 언어 현상을 포착하는 데 유리하다. 그러나 여전히 성능은 양질의 훈련 데이터셋의 규모와 품질에 크게 의존하며, 효과적인 특징을 설계하고 선택하는 과정이 필요하다는 한계를 지닌다. 이 단계는 여전히 상당한 도메인 지식과 실험을 요구한다.

딥러닝 방법은 사건 추출 분야에서 규칙 기반 방법과 통계적 방법의 한계를 극복하며 높은 성능을 달성한 핵심 기술이다. 이 방법은 대규모 텍스트 데이터로부터 자동으로 특징을 학습하는 신경망 모델을 활용한다. 초기에는 순환 신경망과 장단기 메모리 네트워크가 문장의 순차적 정보를 효과적으로 인코딩하는 데 주로 사용되었다. 이후 어텐션 메커니즘과 트랜스포머 아키텍처 기반의 사전 훈련 언어 모델이 등장하면서 성능이 획기적으로 향상되었다.

이러한 딥러닝 모델들은 일반적으로 사건 추출 작업을 개체명 인식과 유사한 시퀀스 레이블링 문제로 접근하거나, 텍스트 분류 문제로 변환하여 처리한다. 예를 들어, 문장 내의 각 단어나 토큰에 대해 '사건 트리거', '행위자', '시간' 등의 태그를 부여하는 방식이다. BERT나 GPT와 같은 강력한 언어 모델은 문맥을 깊이 이해하여 단어의 중의성을 해소하고, 문장 내의 복잡한 관계를 파악하는 데 탁월한 능력을 보인다.

최근 연구는 그래프 신경망이나 멀티태스크 학습 등을 결합한 하이브리드 모델에 집중되고 있다. 이러한 모델들은 사건의 트리거와 인자 간의 구조적 관계를 명시적으로 모델링하거나, 개체명 인식 작업과 사건 추출 작업을 함께 학습하여 상호 보완적인 성능 향상을 꾀한다. 딥러닝 기반 사건 추출 시스템의 성공은 대량의 주석 데이터와 계산 자원에 크게 의존한다는 점이 주요 과제로 남아 있다.

텍스트 전처리는 사건 추출 파이프라인의 첫 번째 핵심 단계로, 원시 텍스트 데이터를 후속 분석에 적합한 형태로 정제하고 구조화하는 과정이다. 이 단계의 품질은 최종 사건 추출 결과의 정확성에 직접적인 영향을 미친다.

주요 전처리 작업에는 토큰화, 품사 태깅, 구문 분석, 정규화 등이 포함된다. 토큰화는 문장을 단어나 형태소와 같은 기본 단위로 분리한다. 품사 태깅은 각 토큰의 품사를 식별하여 명사, 동사 등 문법적 역할을 부여하며, 특히 사건을 나타내는 동사나 명사(이벤트 트리거)를 찾는 데 중요한 단서가 된다. 구문 분석은 문장 내 단어들 간의 의존 관계나 구문 구조를 분석하여 사건의 주체, 객체, 수식어 등을 파악하는 기반을 마련한다.

또한, 정규화 작업으로 대소문자 통일, 오타 수정, 약어 확장, 숫자 및 날짜 형식 표준화 등을 수행한다. 예를 들어, "서울시", "서울 특별시", "서울"을 동일한 개체명으로 인식할 수 있도록 표준 형태로 변환한다. 불용어 제거나 어간 추출과 같은 작업도 특정 응용 분야에 따라 적용되어 데이터의 노이즈를 줄이고 핵심 정보에 집중할 수 있도록 돕는다. 이러한 전처리를 통해 비정형 텍스트는 구조화된 정보 추출 작업에 투입될 수 있는 준비 상태가 된다.

개체명 인식은 사건 추출 파이프라인의 핵심 전처리 단계로, 텍스트에서 미리 정의된 범주에 속하는 고유한 실체를 식별하고 분류하는 작업이다. 이 과정은 자연어 처리의 기초 기술 중 하나로, 정보 추출 시스템이 텍스트 내의 주요 구성 요소를 이해하는 데 필수적이다. 개체명 인식은 단순히 단어를 찾는 것을 넘어, 해당 단어가 문맥에서 어떤 유형의 개체를 지칭하는지(예: 사람, 조직, 위치) 판별한다.

일반적으로 개체명 인식 시스템이 식별하는 주요 개체 유형에는 사람, 조직, 위치, 날짜, 시간, 금액 등이 포함된다. 예를 들어, "애플이 9월 12일 캘리포니아에서 신제품을 공개했다"라는 문장에서 시스템은 '애플'을 조직, '9월 12일'을 날짜, '캘리포니아'를 위치로 인식한다. 이러한 개체는 이후 사건 추출 단계에서 사건의 참여자, 시간, 장소 등의 핵심 인자로 활용된다.

개체명 인식의 구현 방식은 크게 규칙 기반 방법, 통계적 모델, 딥러닝 기반 방법으로 나뉜다. 초기에는 사전과 문법 규칙에 의존한 규칙 기반 방법이 주로 사용되었으나, 현재는 순환 신경망이나 트랜스포머 아키텍처를 활용한 딥러닝 모델이 높은 정확도로 널리 쓰인다. 이러한 모델들은 대량의 주석 말뭉치 데이터를 학습하여 문맥에 따른 개체의 경계와 유형을 정교하게 판단한다.

정확한 개체명 인식은 사건 추출의 성능을 좌우하는 중요한 요소이다. 사건의 행위자나 대상이 될 개체명을 정확히 식별하지 못하면, 사건 자체를 추출하거나 사건 간의 관계를 파악하는 데 심각한 오류가 발생할 수 있다. 따라서 개체명 인식은 지식 그래프 구축이나 정보 검색 시스템과 같은 상위 응용 분야의 품질을 결정하는 기초 기술로 자리 잡고 있다.

이벤트 트리거 및 인자 식별은 사건 추출 파이프라인의 핵심 단계로, 텍스트에서 사건의 존재를 알리는 핵심 단어와 그 사건에 참여하는 구성 요소를 찾아내는 과정이다.

이벤트 트리거는 특정 사건의 발생을 직접적으로 표시하는 단어나 구이다. 예를 들어, "폭발하다", "계약을 체결하다", "사임하다"와 같은 동사나 "사고", "회의", "선거"와 같은 명사가 이에 해당한다. 트리거를 식별하는 것은 사건의 유형(예: 분쟁, 거래, 이동)을 분류하는 첫걸음이다. 초기 연구는 사전에 정의된 트리거 단어 목록에 의존하는 규칙 기반 방법을 사용했으나, 최근에는 순환 신경망이나 트랜스포머 기반 언어 모델을 활용한 딥러닝 방법이 주류를 이루며, 문맥을 고려해 더 정확하게 트리거를 발견한다.

트리거가 식별되면, 다음 단계는 해당 사건과 연관된 이벤트 인자를 추출하는 것이다. 인자에는 사건의 행위자(개체명 인식으로 식별된 PER), 대상(ORG, GPE), 발생 시간(TIME), 장소(LOC), 그리고 방법이나 도구 등의 속성이 포함된다. 예를 들어, "A 기업이 어제 서울에서 신제품 발표회를 개최했다"라는 문장에서 '개최했다'가 트리거라면, 'A 기업'은 행위자, '어제'는 시간, '서울'은 장소, '신제품 발표회'는 대상 인자로 추출된다. 인자 추출은 주로 시퀀스 레이블링 태스크로 접근되며, BIO 태깅 방식을 사용해 각 단어가 어떤 인자 유형에 속하는지를 표시한다.

이 단계의 성능은 전체 사건 추출 시스템의 정확도를 좌우한다. 트리거 식별의 오류는 잘못된 사건 유형 분류로 이어지고, 인자 추출의 실패는 불완전한 사건 정보를 초래한다. 따라서 정밀도와 재현율을 높이기 위해 다양한 기계 학습 알고리즘과 대규모 언어 자원이 이 분야 연구에 활발히 활용되고 있다.

이벤트 관계 추출은 텍스트에서 개별적으로 식별된 사건들 간의 의미적 연결을 파악하는 단계이다. 단순히 사건의 구성 요소를 나열하는 것을 넘어, 여러 사건이 어떻게 서로 연관되어 있는지를 규명하는 작업이다. 이 과정은 인과관계, 시간적 순서, 부분-전체 관계, 대립 관계 등 다양한 유형의 관계를 대상으로 한다. 예를 들어, "폭우가 내려 도로가 침수되었고, 이로 인해 교통이 마비되었다"라는 문장에서 '폭우' 사건과 '교통 마비' 사건 사이의 인과 관계를 추출하는 것이 이에 해당한다.

초기 연구는 주로 규칙 기반 방법에 의존하여 사전에 정의된 문법 패턴이나 어휘 신호를 활용했다. 그러나 이러한 방법은 규칙 작성에 많은 노력이 필요하고 새로운 표현에 대한 확장성이 낮다는 한계가 있었다. 이후 통계적 모델과 기계 학습 기법이 도입되면서, 대량의 말뭉치 데이터로부터 관계를 나타내는 특징을 자동으로 학습하는 방식이 주류를 이루게 되었다.

최근에는 딥러닝과 신경망 기반 방법이 이벤트 관계 추출의 성능을 크게 향상시키고 있다. 순환 신경망이나 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하는 모델들은 문장의 깊은 문맥 정보를 포착하여 보다 정교한 관계 추출이 가능하게 한다. 특히 사전 훈련된 언어 모델을 파인튜닝하는 방식은 다양한 도메인과 언어에 대한 적응력을 높이는 데 기여하고 있다.

이벤트 관계 추출의 성공적인 수행은 정보 검색 시스템의 정확도를 높이고, 복잡한 사건의 연쇄를 이해하는 데 필수적이다. 또한 추출된 관계는 지식 그래프를 풍부하게 하여, 질의응답 시스템이나 사건 예측 모델과 같은 고급 인공지능 응용 프로그램의 핵심 자원으로 활용된다.

사건 추출 기술은 정보 검색 시스템의 성능을 획기적으로 향상시킨다. 기존의 키워드 매칭 방식은 단순히 질의어가 포함된 문서를 반환하지만, 사건 추출을 적용하면 사용자의 질의가 특정 사건 유형을 지칭하는지 파악하고, 해당 사건의 참여자, 시간, 장소 등 세부 인자를 포함한 문서를 정확히 찾아낼 수 있다. 예를 들어, "기업 합병" 관련 뉴스를 검색할 때, 단순히 "합병"이라는 단어가 등장하는 문서가 아닌, 실제로 합병 사건이 발생한 회사명(행위자), 대상 회사(대상), 발표 일시(시간) 등의 정보가 구조화되어 추출된 문서를 우선적으로 제공할 수 있다.

또한, 이 기술은 자동 문서 요약 분야에서 핵심적인 역할을 한다. 장문의 뉴스 기사나 보고서에서 핵심 사건을 자동으로 식별하여 추출함으로써, 사건 중심의 간결한 요약문을 생성할 수 있다. 이는 다량의 문서를 빠르게 이해해야 하는 뉴스 모니터링이나 금융 분석, 정치 리포팅 같은 분야에서 매우 유용하게 활용된다. 사건 추출 시스템은 문서 내에서 "무슨 일이", "누가", "언제", "어디서" 일어났는지를 파악하여, 이러한 정보를 바탕으로 핵심 내용만을 압축한 요약을 제공한다.

이러한 응용은 단일 문서를 넘어 대규모 텍스트 데이터베이스나 소셜 미디어 스트림을 분석하는 데에도 확장된다. 소셜 네트워크 서비스에서 실시간으로 발생하는 수많은 글을 사건 단위로 추출하고 분류하면, 특정 주제에 대한 여론의 흐름이나 돌발 사건의 조기 탐지가 가능해진다. 궁극적으로 정보 검색 및 요약에 사건 추출을 접목함으로써, 방대한 비정형 데이터에서 가치 있는 정보를 빠르게 선별하고 이해하는 프로세스의 효율성을 극대화할 수 있다.

질의응답 시스템은 사건 추출 기술의 중요한 응용 분야 중 하나이다. 이 시스템은 사용자가 자연어로 질문을 입력하면, 대규모 텍스트 데이터에서 관련 사건 정보를 추출하여 정확한 답변을 제공하는 것을 목표로 한다. 예를 들어, "지난주에 서울에서 발생한 화재 사고의 원인은 무엇인가?"와 같은 질문에 대해, 시스템은 뉴스 기사나 보고서에서 해당 사건을 식별하고, 사건의 원인으로 기록된 정보를 찾아 답변한다. 이를 위해서는 질문의 의도를 이해하고, 텍스트에서 사건 유형, 참여자, 시간, 장소 등 핵심 요소를 정확히 추출할 수 있어야 한다.

전통적인 질의응답 시스템은 단순히 키워드 매칭에 의존했지만, 사건 추출 기술을 접목함으로써 의미 기반의 정교한 답변 생성이 가능해졌다. 특히 인공지능과 자연어 처리 기술의 발전으로, 시스템은 문서 내에서 명시적으로 언급되지 않은 암묵적 사건 관계도 추론할 수 있게 되었다. 이는 딥러닝 기반의 언어 모델이 문맥을 깊이 이해하는 능력을 갖추면서 가능해진 것이다.

사건 추출 기반 질의응답 시스템은 뉴스 모니터링, 의료 진단 지원, 법률 문서 분석, 기업 위험 관리 등 다양한 분야에서 활용된다. 사용자는 복잡한 문서 집합을 직접 검토하지 않고도, 특정 사건에 대한 통합된 정보를 빠르게 얻을 수 있다. 이는 정보 검색의 효율성을 극대화하고, 의사결정 과정을 지원하는 데 기여한다.

사회적 미디어 분석은 사건 추출 기술의 중요한 응용 분야 중 하나이다. 트위터, 페이스북, 인스타그램과 같은 소셜 미디어 플랫폼은 실시간으로 생성되는 방대한 양의 비정형 텍스트 데이터를 제공하며, 여기서 사용자들이 보고하거나 논의하는 다양한 사건들을 자동으로 식별하는 데 사건 추출 기술이 활용된다.

이 기술을 통해 정치적 집회, 자연 재해, 교통 사고, 공중보건 사건(예: 질병 발발), 또는 사회적 이슈와 같은 실시간 사건들을 소셜 미디어 게시글에서 탐지할 수 있다. 시스템은 텍스트에서 사건 유형, 발생 장소, 관련 행위자, 시간 등의 핵심 요소를 추출하여, 기존의 뉴스 매체보다 빠르게 상황을 인지하고 대응할 수 있는 기반을 마련해 준다.

그러나 소셜 미디어 텍스트는 공식 문서나 뉴스 기사와 달리 비공식적 언어, 약어, 이모지, 오타가 많고 문맥이 짧은 특징이 있어, 사건 추출 작업에 어려움을 준다. 따라서 도메인 적응 능력이 뛰어난 딥러닝 기반 모델과 같은 고급 자연어 처리 기술의 적용이 필수적이다.

사건 추출 기술은 지식 그래프 구축의 핵심적인 전처리 과정으로 활용된다. 비정형 데이터 형태인 텍스트 문서에서 구조화된 사건 정보를 추출하여, 개체와 사건 간의 의미 있는 연결 관계를 형성하는 데 기여한다. 이 과정을 통해 단순한 사실 목록을 넘어서 상호 연결된 지식 네트워크를 구축할 수 있다.

구체적으로, 사건 추출은 문서에서 사건 유형, 행위자, 대상, 시간, 장소 등의 요소를 식별한다. 추출된 이러한 정보는 지식 그래프에서 노드(Node)와 엣지(Edge)로 변환된다. 예를 들어, '회사 A가 회사 B를 인수했다'는 문장에서 '인수'는 사건 유형, '회사 A'와 '회사 B'는 각각 행위자와 대상 노드가 되며, 이들 사이에 '인수' 관계를 나타내는 엣지가 생성된다.

이렇게 구축된 지식 그래프는 시맨틱 검색, 복잡한 추론 시스템, 그리고 질의응답 시스템의 기반이 된다. 사건 정보가 그래프 구조로 표현되면, "어떤 회사가 최근에 인수 합병을 했는가?"와 같은 복합적인 질문에 대해 관계를 따라 탐색하며 정확한 답변을 도출할 수 있다. 또한, 뉴스나 학술 논문과 같은 대량의 문서 집합에서 도메인 특화 지식 그래프를 자동으로 구축하는 데 필수적이다.

따라서 사건 추출의 정확도와 완성도는 최종 지식 그래프의 품질을 직접적으로 결정한다. 높은 수준의 사건 추출은 보다 풍부하고 정확한 관계를 가진 지식 그래프를 가능하게 하여, 인공지능 응용 프로그램에 유용한 지식 자원을 제공하는 역할을 한다.

사건 추출 시스템의 성능을 정량적으로 평가하기 위해 정밀도, 재현율, F1 점수가 널리 사용되는 지표이다. 정밀도는 시스템이 추출한 사건 정보 중 실제로 정답인 비율을 측정하며, 재현율은 실제 정답 사건 정보 중 시스템이 올바르게 찾아낸 비율을 측정한다. F1 점수는 정밀도와 재현율의 조화 평균으로, 두 지표를 하나의 수치로 종합하여 시스템의 전반적인 성능을 평가한다.

이러한 평가 지표는 ACE (Automatic Content Extraction) 프로그램이나 TAC KBP (Text Analysis Conference Knowledge Base Population) 평가와 같은 공개 벤치마크 데이터셋을 기반으로 계산된다. 연구자들은 제안하는 모델이나 알고리즘이 이러한 표준 데이터셋에서 높은 정밀도, 재현율, F1 점수를 달성하는 것을 목표로 한다.

사건 추출 과제의 특성상, 정밀도와 재현율은 상충 관계에 있는 경우가 많다. 지나치게 보수적인 시스템은 정밀도는 높을 수 있지만 많은 사건을 놓쳐 재현율이 낮아질 수 있고, 반대로 지나치게 공격적인 시스템은 재현율은 높아지지만 잘못된 추출이 많아 정밀도가 낮아질 수 있다. 따라서 F1 점수는 이러한 균형을 평가하는 데 유용한 지표로 활용된다.

실제 응용 분야에 따라 정밀도와 재현율 중 어느 지표에 더 중점을 둘지 결정할 수 있다. 예를 들어, 뉴스 모니터링 시스템에서 중요한 사건을 하나라도 놓치지 않는 것이 중요하다면 재현율을 높이는 방향으로 시스템을 튜닝할 수 있으며, 지식 그래프에 정확한 사실만을 등록하는 것이 핵심이라면 정밀도를 최우선으로 고려할 수 있다.

사건 추출 연구의 발전과 성능 평가를 위해 여러 공개 데이터셋이 구축되어 활용된다. 이 중 가장 대표적인 것은 ACE (자동 콘텐츠 추출) 프로그램의 데이터셋과 TAC KBP (텍스트 분석 컨퍼런스 지식 기반 인구) 평가 과제의 데이터셋이다.

ACE (자동 콐텐츠 추출) 데이터셋은 사건 추출 연구의 초기이자 핵심적인 벤치마크로 자리 잡았다. 이 데이터는 뉴스 기사, 블로그, 토론 포럼 등 다양한 출처의 텍스트를 포함하며, 각 텍스트 내에서 미리 정의된 사건 유형(예: 이동, 공격, 거래)과 해당 사건의 참여자, 시간, 장소 등의 인자를 정교하게 어노테이션한 것이 특징이다. 이를 통해 연구자들은 자신들의 알고리즘이 사건 트리거 단어를 정확히 찾아내고, 사건의 구조와 관계를 얼마나 잘 추출하는지 평가할 수 있다.

TAC KBP (텍스트 분석 컨퍼런스 지식 기반 인구) 평가는 정보 추출의 실용적 적용에 초점을 맞춘 국제 평가 과제다. 이 평가의 사건 추출 트랙은 주어진 텍스트 집합에서 특정 엔티티와 관련된 사건 정보를 찾아내는 과제를 제시한다. ACE 데이터셋이 텍스트 내 모든 사건을 찾는 것에 중점을 둔다면, TAC KBP는 특정 질의에 대한 답변으로서의 사건 정보 추출, 즉 질의응답 시스템과 지식 그래프 확장에 더 가까운 평가를 지향한다는 점에서 차별점을 가진다.

이 두 데이터셋은 사건 추출 모델의 성능을 측정하는 공통의 기준을 제공하며, 정밀도, 재현율, F1 점수와 같은 표준 평가 지표를 사용해 모델을 비교 분석하는 데 기여해 왔다. 이들의 존재는 연구의 객관적 진전을 가능하게 하고, 다양한 자연어 처리 기법의 효과를 검증하는 토대가 되어왔다.

사건 추출 시스템이 직면하는 주요 난제 중 하나는 언어적 다양성과 중의성 문제이다. 자연어는 동일한 의미를 표현하는 데에도 다양한 어휘와 문법 구조를 사용할 수 있으며, 반대로 동일한 단어나 구문이 맥락에 따라 전혀 다른 의미를 지닐 수 있다. 예를 들어, "파업"이라는 단어는 노동자의 집단적 노동 중단 사건을 지칭할 수도 있지만, 야구에서 타자가 공을 치는 행위를 의미할 수도 있다. 이러한 중의성은 개체명 인식 단계에서부터 사건 유형과 참여자를 정확히 식별하는 데 방해가 된다.

언어적 다양성은 문장의 표현 방식에서도 나타난다. 동일한 사건이라도 수동태나 능동태로 서술될 수 있으며, 다양한 관용구나 비유적 표현으로 기술될 수 있다. 특히 사회적 미디어 분석에서는 비표준어, 약어, 이모티콘, 신조어가 빈번하게 사용되어 규칙 기반 방법이나 사전 학습된 통계적/머신러닝 방법 모델의 성능을 저하시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 대규모 코퍼스를 이용한 도메인 적응이나 딥러닝 방법 기반의 맥락 이해 모델이 연구되고 있다.

중의성 문제는 사건의 참여자(행위자, 대장)와 속성(시간, 장소)을 추출할 때 더욱 복잡해진다. "서울에서 회의가 열렸다"는 문장에서 '서울'은 사건의 장소일 수 있지만, '서울'이 회의의 주최 기관을 가리키는 경우도 있다. 또한, 암묵적 사건 추출이 필요한 경우, 텍스트에 명시적으로 언급되지 않은 사건 요소를 추론해야 하므로 언어적 맥락에 대한 깊은 이해가 필수적이다. 이러한 도전 과제들을 극복하는 것은 정밀도, 재현율, F1 점수와 같은 평가 지표를 향상시키고, 지식 그래프 구축이나 질의응답 시스템과 같은 응용 분야의 실용성을 높이는 데 핵심적이다.

암묵적 사건 추출은 텍스트에서 명시적으로 언급되지 않은 사건 정보를 식별하는 작업이다. 이는 자연어 처리와 정보 추출 분야의 주요 난제 중 하나로, 텍스트 마이닝과 기계 학습 기반 시스템의 성능을 평가하는 중요한 척도가 된다.

명시적 사건 추출이 "회사가 공장을 매각했다"와 같이 직접적인 서술에서 사건을 찾아내는 반면, 암묵적 사건 추출은 "회사의 공장 매각 절차가 완료됐다"나 "공장 매각으로 인한 인력 재배치가 시작됐다"와 같은 문장에서 실제 '매각' 사건 자체를 유추해야 한다. 이는 언어적 다양성과 중의성 해소 문제와 결합되어 복잡성을 더한다.

이러한 추출을 위해서는 문맥 이해, 상식 지식, 그리고 사건 간의 인과 관계나 시계열 분석을 통한 논리적 추론이 필수적이다. 예를 들어, "투자자들의 신뢰를 회복한 A사 주가가 상승했다"라는 문장에는 '신뢰 회복'이라는 사건이 암묵적으로 포함되어 있으며, 이는 주가 상승의 원인으로 작용한다.

암묵적 사건 추출의 성능 향상은 질의응답 시스템의 정확도나 지식 그래프의 완성도를 높이는 데 기여하며, 특히 뉴스 모니터링이나 위험 상황 탐지와 같이 함축적 정보가 중요한 응용 분야에서 그 가치가 크다.

도메인 적응은 사건 추출 시스템이 특정 분야(예: 의료, 금융, 법률)의 텍스트 데이터에 효과적으로 적용될 수 있도록 조정하는 과정이다. 일반적으로 뉴스 기사나 위키피디아 같은 범용 도메인 데이터로 학습된 모델은 전문 용어, 문체, 사건 구조가 다른 특정 도메인에서 성능이 저하될 수 있다. 따라서 특정 도메인에 맞는 데이터를 추가로 학습하거나 모델의 파라미터를 조정하는 도메인 적응 기술이 필요하다.

도메인 적응의 주요 방법으로는 대상 도메인의 레이블이 없는 데이터를 활용하는 준지도 학습이나, 소량의 레이블이 지정된 데이터만을 사용하는 소수 샷 학습이 있다. 또한, 전이 학습 기법을 통해 범용 도메인에서 학습된 사전 학습 언어 모델을 특정 도메인의 데이터로 추가 파인튜닝하는 방식이 널리 사용된다. 이는 전문 의료 문서나 법률 판례와 같은 데이터에서도 정확한 사건 추출을 가능하게 한다.

도메인 적응의 성공 여부는 대상 도메인의 데이터 특성과 양에 크게 의존한다. 충분한 데이터가 확보되지 않은 니치 마켓이나 고도로 전문적인 분야에서는 데이터 부족 문제가 주요 도전 과제로 남아 있으며, 이를 해결하기 위해 데이터 증강 기술이나 도메인 불변 표현 학습 등의 연구가 진행되고 있다.