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학술저널
저자정보
배용진 (한국전자통신연구원) 이공주 (충남대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제10호(JKIIT, Vol.20, No.10)
발행연도
2022.10
수록면
39 - 45 (7page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.10.39

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본 논문에서는 적대적 데이터 생성에 기반한 단락 재순위화 모델 학습 프레임워크를 제안한다. 질의응답 시스템 관점에서 적대적 단락은 질문과 의미상으로 유사하여 정답 단락으로 제출될 가능성이 크지만, 정답은 포함하고 있지 않아 시스템의 정확률을 하락시키는 단락을 의미한다. 학습 프레임워크에는 적대적 데이터 생성을 위한 듀얼 인코더 모델과 재순위화를 위한 크로스 인코더 모델을 포함하고 있으며, 초기 학습 후에는 기 구축된 학습데이터와 듀얼 인코더로 생성한 적대적 데이터를 기반으로 크로스 인코더 모델을 반복적으로 학습하였다. 실험결과 위키피디아 컬렉션에서 재순위화 성능은 MRR 0.8573, MAP 0.8152로 베이스라인 대비 MRR 0.0866, MAP 0.0862가 향상되었다.
#information retrieval #deep learning #neural retrieval #question answering system

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 방법
Ⅳ. 평가 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

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