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초록·키워드
커뮤니티 질의응답(cQA) 시스템은 사용자가 요구하는 정보를 담은 질문을 이용해 그 목적에 맞는 답변을 찾아내는 것으로, 자주 찾는 질문(FAQ)와 같은 소규모 시스템에도 사용할 수 있다. 기존 cQA 시스템으로는 tf-idf 기반 방법, 워드벡터와 CNN 을 이용한 방법 등이 개발되었다. 본 논문에서는 BERT 기반 딥러닝 모델을 cQA 시스템으로 개발하였다. 그러나, 소규모의 FAQ 용 cQA 시스템의 초기에는 사용자와 컴퓨터의 상호작용이 거의 없기 때문에 다양한 사용 예를 이용한 학습 효과를 충분히 내기 어렵다. 따라서, 이 문제를 해결하기 위해 GPT2 기반의 문장생성 모델인 DINO 를 한국어에 맞게 학습한 KoGPT2-DINO 를 이용하여 학습데이터를 증강하고, 증강된 데이터를 BERT 기반의 단일 문장 레이블링 모델로 학습하였다. 그 결과, 원본데이터 만으로 학습한 모델의 성능보다 증강한 데이터로 학습한 모델의 성능이 최대 6.57% 포인트 증가하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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