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    질의응답 시스템은 인간이 제시하는 질문에 대하여 스스로 답변을 제공하고자 하고, 나아가 인간 수준의 추론 능력을 가지는 것에 목표를 두고 있다. 최근 딥러닝 기술의 발전으로 언어 모델 기반 질의응답 시스템은 문맥이 주어질 시 많은 벤치마크 데이터 세트에서 인간에 준하는 답변 선택 능력을 보여주고 있으며, 지식 그래프를 함께 사용시, 문맥이 없는 상식 기반 질의응답에서도 큰 성능 향상을 관찰할 수 있다. 그러나 대부분의 지식 그래프 기반 질의응답 시스템 연구들은 추론을 위하여 질문/선택지를 지식 그래프와 통합하는 과정에서 많은 순 ... 전체 초록 보기

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