디코더를 활용한 기계독해 모델의 근거 추출 방법

Evidence Extraction Method for Machine Reading Comprehension Model using Recursive Neural Network Decoder

  • 한규빈 (건국대학교 전기전자공학부) ;
  • 장영진 (건국대학교 인공지능학과) ;
  • 김학수 (건국대학교 인공지능학과)
  • Kyubeen Han (Department of Electrical and Electronics Engineering, Konkuk University) ;
  • Youngjin Jang (Department of Artificial Intelligence, Konkuk University) ;
  • Harksoo Kim (Department of Artificial Intelligence, Konkuk University)
  • 발행 : 2023.10.12

초록

최근 인공지능 시스템이 발전함에 따라 사람보다 높은 성능을 보이고 있다. 또한 전문 지식에 특화된 분야(질병 진단, 법률, 교육 등)에도 적용되고 있지만 이러한 전문 지식 분야는 정확한 판단이 중요하다. 이로 인해 인공지능 모델의 결정에 대한 근거나 해석의 중요성이 대두되었다. 이를 위해 설명 가능한 인공지능 연구인 XAI가 발전하게 되었다. 이에 착안해 본 논문에서는 기계독해 프레임워크에 순환 신경망 디코더를 활용하여 정답 뿐만 아니라 예측에 대한 근거를 추출하고자 한다. 실험 결과, 모델의 예측 답변이 근거 문장 내 등장하는지에 대한 실험과 분석을 수행하였다. 이를 통해 모델이 추론 과정에서 예측 근거 문장을 기반으로 정답을 추론한다는 것을 확인할 수 있었다.

키워드

과제정보

이 논문은 2022년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임(No. 2022-0-00369, (4세부) 전문지식 대상 판단결과의 이유/근거를 설명가능한 전문가 의사결정 지원 인공지능 기술개발) 본 과제(결과물)는 교육부와 한국연구재단의 재원으로 지원을 받아 수행된 「대학혁신지원사업」의 연구결과임