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논문 기본 정보
- 저자정보
초록·키워드
본 논문에서는 오픈 도메인 질의응답 시스템에서 FiD(Fusion-in-Decoder) 모델의 성능을 향상시키기 위한 새로운 접근 방식을 제안한다. FiD 모델은 여러 패시지를 독립적으로 인코딩한 후, 디코딩 단계에서 이를 결합하여 답변을 생성하는 구조를 갖고 있다. 그러나 이 방식은 불필요한 정보를 포함한 패시지를 필터링하지 못해 디코더에 과도한 부담을 주는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 LSTM(Long Short-Term Memory)의 망각 게이트를 응용한 관련성 게이트(Relevance Gate)를 도입하였다. 이 게이트는 각 패시지의 관련성을 병렬적으로 평가하여 디코더에 전달되는 정보를 선별하며, 이를 통해 답변 생성의 정확성과 효율성을 크게 향상시킨다. 또한, 시그모이드 함수 대신 오픈 도메인 질의응답시스템에 적합한 새로운 활성 함수를 적용하여 모델의 안정성을 확보하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-093007338
