Korean Machine Reading Comprehension using Reinforcement Learning and Dual Co-Attention Mechanism

이현구; 김학수

doi:10.5626/JOK.2018.45.9.932

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이현구 (강원대학교) 김학수 (강원대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.9

발행연도: 2018.9

수록면: 932 - 936 (5page)

DOI: 10.5626/JOK.2018.45.9.932

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기계독해는 주어진 문서를 질문을 통해 이해하고 추론하여 문서에 나타나는 정답을 출력하는 질의응답 모델이다. 이러한 기계독해는 다양한 주의집중 방법과 종단형 신경망 모델을 기반으로 한다. 그러나 기존의 모델들은 문법적 정보와 구문 정보를 사용하지 않기 때문에 어휘 간의 긴 의존성을 가진 대답을 찾기 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 품사와 의존 구문 최단 경로를 반영한 이중 주의집중 방법의 기계독해 모델을 제안한다. 또한, 성능을 향상시키기 위해 F1-score를 보상으로 하는 강화학습 방법을 제안한다. 문서와 질의로 구성된 18,863개의 실험 데이터에서 제안 시스템은 이전의 대표적인 모델보다 높은 성능(완전 일치 정확도: 0.4566, F1-score: 0.7290)을 보였다.

#기계독해 #이중 상호 집중 #강화학습 #machine reading comprehension #dual co-attention #reinforcement learning

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D. Bahdanau, K. Cho and Y. Bengio, Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate, Proc. of the International Conference for Learning Representations 2015, 2015. P. Rajpurkar, J. Zhang, K. Lopyrev and P. Liang, SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text, Proc. of the EMNLP 2016, pp. 2383-2392, 2016. M. Seo, A. Kembhavi, A. Farhadi and H. Hajishirzi, Bidirectional attention flow for machine comprehension, Proc. of the International Conference for Learning Representations 2017, 2017. W. Wang, N. Yang, F. Wei, B. Chang and M. Zhou, Gated Self-Matching Networks for Reading Comprehension and Question Answering, Proc. of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers). Vol. 1, 2017. Y. Cui, Z. Chen, S. Wei, S. Wang, T. Liu and G. Hu, Attention-over-Attention Neural Networks for Reading Comprehension, Proc. of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), Vol. 1, 2017.

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