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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.12
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 1,298 - 1,304 (7page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2021.48.12.1298
이용수
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기계 독해(Machine Reading Comprehension)란 컴퓨터가 주어진 텍스트의 의미를 이해 및 이를 평가하는 방법으로, 자연어 이해를 위한 중요한 기술 중 하나이다. 주어진 글에 대해서 질의가 주어졌을 때, 이에 대한 올바른 응답을 찾는 질의-응답이 가장 대표적인 기계 독해 과제이다. 기계 독해 기술은 최근 심층 인공신경망 기반의 자연어 처리 기술의 발달에 따라 획기적인 성능 개선을 보였다. 그럼에도 불구하고, 주어진 데이터가 희소할 때 성능 개선에 어려움이 있을 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 단어 단위 및 문장 단위의 텍스트 편집을 통한 데이터 증강 기법을 활용하여 기존 모델의 변경을 최소화하며 성능 개선을 하고자 한다. 즉, 본 연구에서는 영어 질의응답 데이터에서 가장 널리 활용되고 있는 사전 학습된 언어 모델 기반의 기계 독해 모델에 데이터 증강 기법을 적용하여 기존 모델 대비성능이 향상되는 것을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험
5. 결론
References
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
J. Devlin, M. W. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding," NAACL-HLT, pp. 4171-4186, 2019.
P. Y. Simard, D. Steinkraus, and J. C. Platt, "Best practices for convolutional neural networks applied to visual document analysis," ICDAR, pp. 958-963, 2003.
D. C. Ciresan, U. Meier, and J. Schmidhuber, "Multi-column deep neural networks for image classification," CVPR, pp. 3642-3649, 2012.
I. Sato, H. Nishimura, and K. Yokoi, "APAC: Augmented PAttern Classification with Neural Networks," arXiv preprint arXiv:1505.03229, 2015.
L. Wan, M. D. Zeiler, S. Zhang, Y. LeCun, and R. Fergus, "Regularization of Neural Networks using DropConnect," ICML, pp. 1058-1066, 2013.
P. Y. Simard, D. Steinkraus, and J. C. Platt, "Best practices for convolutional neural networks applied to visual document analysis," ICDAR, pp. 958-963, 2003.
D. C. Ciresan, U. Meier, and J. Schmidhuber, "Multi-column deep neural networks for image classification," CVPR, pp. 3642-3649, 2012.
I. Sato, H. Nishimura, and K. Yokoi, "APAC: Augmented PAttern Classification with Neural Networks," arXiv preprint arXiv:1505.03229, 2015.
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