SpanBERT를 활용한 다중추론 질의응답 시스템 성능 향상

Q: 이 논문에서 정의한 다중추론 질의응답이란 무엇인가?

주어진 다수의 문서로부터 질의에 대한 답변을 추론하는 자연어처리 분야의 과제를 의미한다. 이는 복수의 단락을 동시에 고려하여 정답을 도출해야 하는 특성을 가지며, 본 연구에서는 HotpotQA 데이터셋을 통해 그 성능을 평가하고 분석한다.

Q: 다중추론 질의응답 시스템 구축 시 모듈별 최적의 모델 구성은 무엇인가?

연구 결과, 문장 채점 모듈에는 단일 문장 분류 성능이 뛰어난 BERT를 사용하고, 질의응답 모듈에는 복수의 단어를 예측하도록 학습된 SpanBERT를 적용했을 때 가장 높은 성능을 보였다. 특히 고난도 추론 영역에서 정답 추론 능력이 유의미하게 향상되었다.

강덕형; 이원기; 이종혁

학술대회자료 Full-text

저자정보: 강덕형 (포항공과대학교) 이원기 (포항공과대학교) 이종혁 (포항공과대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2020 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

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다중추론 질의응답이란 주어진 다수의 문서로부터 질의에 대한 답변을 추론하는 문제로 자연언어처리분야에 속하는 과제이다. 최근에는 사전학습된 언어모델인 BERT를 다중추론 질의응답 문제에 적용하는 연구들이 활발히 수행되고 있다. 하지만, 단일 단어를 예측하도록 사전 학습되는 BERT는 연속된 단어를 예 ... 전체 초록 보기

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대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

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