유의어 단어 임베딩을 활용한 독해 성능 향상

유의어 목록을 활용하여 단어 임베딩을 개선하는 방법으로, 벡터 공간 내에서 유의어 관계에 있는 단어들 사이의 거리를 가깝게 조정함으로써 단어 간의 의미적 관계를 더욱 정교하게 표현하는 기술을 의미한다.

연구 결과, WordNet synset을 이용한 Retrofitting을 적용했을 때 baseline 모델 대비 F1 점수가 1.92%p 향상되었다. 이는 외부 유의어 지식을 활용한 임베딩 개선이 뉴스 기사 기반의 독해 성능을 높이는 데 효과적임을 보여준다.

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독해 기술은 자연어로 쓰여진 글을 읽어서 이해하는 기술을 말한다. 독해 기술 데이터셋 중 하나인 NewsQA 데이터셋은 데이터 생성 방법 특성에 의해 뉴스기사와 질문 사이에 유의어가 많이 등장한다. 이 연구에서는 유의어를 위한 단어 임베딩 개선 ... 전체 초록 보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-569-003151390

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