Acknowledgement
본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 대학ICT연구센터육성지원사업의 연구결과로 수행되었음(IITP-2022-2020-0-01789). 또한 이 논문은 2022년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (No.2021-0-00354, 비정형 텍스트를 학습하여 쟁점별 사실과 논리적 근거 추론이 가능한 인공지능 원천기술)
Annual Conference on Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리))
- 2022.10a
- /
- Pages.455-460
- /
- 2022
- /
- 2005-3053(pISSN)
R3 : Open Domain Question Answering System Using Structure Information of Tables
R3 : 테이블의 구조 정보를 활용한 오픈 도메인 질의응답 시스템
- Deokhyung Kang (Pohang University of Science and Technology, Graduated School of Artificial Intelligence) ;
- Gary Geunbae Lee (Pohang University of Science and Technology, Graduated School of Artificial Intelligence)
- Published : 2022.10.18
Abstract
오픈 도메인 질의 응답에서 질의에 대한 답변은 질의에 대한 관련 문서를 검색한 다음 질의에 대한 답변을 포함할 수 있는 검색된 문서를 분석함으로써 얻어진다. 문서내의 테이블이 질의와 관련이 있을 수 있음에도 불구하고, 기존의 연구는 주로 문서의 텍스트 부분만을 검색하는 데 초점을 맞추고 있었다. 이에 테이블과 텍스트를 모두 고려하는 질의응답과 관련된 연구가 진행되었으나 테이블의 구조적 정보가 손실되는 등의 한계가 있었다. 본 연구에서는 테이블의 구조적 정보를 모델의 추가적인 임베딩을 통해 활용한 오픈 도메인 질의응답 시스템인 R3를 제안한다. R3는 오픈 도메인 질의 응답 데이터셋인 NQ에 기반한 새로운 데이터셋인 NQ-Open-Multi를 이용해 학습 및 평가하였으며, 테이블의 구조적 정보를 활용하지 않은 시스템에 비해 더 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.