Acknowledgement
본 연구는 네이버 산학연구용역 과제의 지원을 받아 수행되었음
Annual Conference on Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리))
- 2021.10a
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- Pages.568-570
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- 2021
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- 2005-3053(pISSN)
Machine Reading Comprehension System using Sentence units Representation
문장 표현 단위를 활용한 기계독해 시스템
- Jang, Youngjin (Konkuk University Department of Artificial Intelligence) ;
- Lee, Hyeon-gu (Naver) ;
- Shin, Dongwook (Naver) ;
-
Park, Chan-hoon
(Naver)
;
- Kang, Inho (Naver) ;
- Kim, Harksoo (Konkuk University Department of Artificial Intelligence)
- Published : 2021.10.14
Abstract
기계독해 시스템은 주어진 질문에 대한 답변을 문서에서 찾아 사용자에게 제공해주는 질의응답 작업 중 하나이다. 하지만 대부분의 기계독해 데이터는 간결한 답변 추출을 다루며, 이는 실제 애플리케이션에서 유용하지 않을 수 있다. 실제 적용 단계에서는 짧고 간결한 답변 뿐 아니라 사용자에게 자세한 정보를 제공해줄 수 있는 긴 길이의 답변 제공도 필요하다. 따라서 본 논문에서는 짧은 답변과 긴 답변 모두 추출할 수 있는 모델을 제안한다. 실험을 통해 Baseline과 비교하여 짧은 답변 추출에서는 F1 score 기준 0.7%, 긴 답변 추출에는 1.4%p의 성능 향상을 보이는 결과를 얻었다.