ReLiK은 Retriever-Reader 아키텍처를 기반으로 엔티티 연결(EL)과 관계 추출(RE)을 수행하는 새로운 모델입니다. 입력 텍스트가 주어지면 Retriever 모듈은 텍스트에 나타날 수 있는 후보 엔티티 또는 관계를 식별하고, Reader 모듈은 관련된 후보를 선택하고 해당 텍스트 구간과 정렬합니다. 기존 Retriever-Reader 방식과 달리, 후보 엔티티 또는 관계를 텍스트와 함께 포함하는 혁신적인 입력 표현을 사용하여 단일 전달 과정에서 EL과 RE를 수행하고, 사전 훈련된 언어 모델의 문맥 이해 능력을 최대한 활용합니다. 학술적 예산으로 훈련되었으며, 경쟁 모델보다 최대 40배 빠른 추론 속도를 보이며, 도메인 내 및 도메인 외 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성합니다. 또한, 공유 Reader를 사용하여 EL과 RE를 동시에 수행하는 정보 추출(cIE)에도 적용 가능하며, 이 분야에서도 최첨단 성능을 기록합니다.
