Open Domain Question Answering using Knowledge Graph

Q: 이 논문에서 정의한 멀티 홉 질문이란 무엇인가?

답변을 도출하기 위해 지식 그래프 상에서 단일 단계의 탐색이 아닌 여러 단계의 추론 과정을 거쳐야 하는 복잡한 형태의 질문을 의미한다. 이는 개체 간의 다층적인 관계를 분석하여 최종 정답에 도달해야 하는 특성을 가진다.

Q: 지식 베이스의 불완전성을 해결하고 멀티 홉 질문 응답 성능을 높이는 방법은 무엇인가?

연구 결과, 지식 베이스와 문서 집합을 하나의 지식 그래프로 통합하고 그래프 신경망과 관계 주의 집중 메커니즘을 적용한 KGNet 모델을 활용하는 것이 효과적이다. 특히 지식 베이스가 불완전할수록 문서 집합의 통합 활용이 성능 향상에 크게 기여한다.

이기호; 김인철

doi:10.5626/JOK.2020.47.9.853

자료유형: 학술저널

저자정보: 이기호 (경기대학교) 김인철 (경기대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.47 No.9

발행연도: 2020.9

수록면: 853 - 862 (10page)

DOI: 10.5626/JOK.2020.47.9.853

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초록· 키워드

본 논문에서는 오픈 도메인의 복잡한 질문들에 효과적으로 응답하기 위한 새로운 지식 그래프 추론 모델 KGNet을 제안한다. 본 모델에서는 질문 응답에 이용할 지식 베이스의 불완전성 문제에 주목한다. 이를 위해 본 모델에서는 서로 다른 형태의 두 가지 지식 자원인 지식 베이스와 문서 집합 모두를 하나의 지식 그래프로 통합하여 답변 생성에 활용한다. 또한 본 모델에서는 지식 그래프 상에서 복잡한 멀티 홉 질문들에 관한 답변을 보다 효과적으로 유도해내기 위해, 그래프 신경망을 이용한 새로운 지식 임베딩과 추론 기법을 적용한다. 본 논문에서는 대표적인 질문 응답 벤치마크 데이터 집합인 WebQuestionsSP와 MetaQA를 이용한 다양한 실험들을 통해, 제안 모델의 효과와 우수성을 입증한다.

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