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NTIS 바로가기한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회, 2017 Oct. 13, 2017년, pp.41 - 44
이현구 (강원대학교 컴퓨터정보통신공학과) , 김학수 (강원대학교 컴퓨터정보통신공학과) , 최정규 (LG 전자 SW센터 인공지능연구소) , 김이른 (LG 전자 SW센터 인공지능연구소)
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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질의응답 시스템이란 무엇인가? | 질의응답 시스템(Question Answering System)은 자연어로 이루어진 질의를 시스템이 이해하고 적절한 답변을 출력해주는 시스템이다. 최근 심층 신경망 기술이 발전함에 따라 이러한 질의응답 시스템의 방법 중 기계이해(Machine Comprehension) 방식의 질의응답이 활발하게 연구되고 있다. | |
SQuAD 데이터를 사용하는 기계이해 시스템 연구는 어떤 것들이 있는가? | 최근 SQuAD 데이터를 사용하는 기계이해 시스템이 활발하게 연구되고 있다. 문서 어휘에서 질의 어휘의 주의집중(Attention)과 질의 어휘에서 문서 어휘의 주의집중을 계산하여 정답의 위치를 반환하는 Bi-Directional Attention Flow[2], 문서에 질의의 주의집중을 계산한 후 self-matching을 통해 문서를 다시 확인하는 R-Net[3], 문서와 질의의 벡터를 내적하는 단순한 방법으로 관계를 계산하고 언어모델(Language Model)을 통해 정답을 찾아내는 Interactive AoA Reader[4]등이 연구되고 있다. 또한 구문적 정보를 반영하기 위해 구조 정보를 임베딩하여 입력으로 반영한 연구[5], 개체명과 품사를 반영한 연구 등 언어의 특성을 반영하기 위한 연구[6]도 진행되었다. 본 논문에서는 Bi-Directional Attention Flow모델을 한국어에 맞게 변형하고 품사 등장 정보 및 의존 구문 정보를 추가하여 성능을 향상시키는 Dual Bi-Directional Attention Flow를 제안한다. | |
기계이해 시스템이란 무엇인가? | 최근 심층 신경망 기술이 발전함에 따라 이러한 질의응답 시스템의 방법 중 기계이해(Machine Comprehension) 방식의 질의응답이 활발하게 연구되고 있다. 기계이해 시스템은 정보가 포함된 문서와 그 문서에 포함된 정보를 질문하는 질의 간의 관계를 이해시키고 이를 통해 문서에 나타나는 정보의 위치를 찾아주는 질의응답 방법이다. 다양한 정보가 빠르게 증가하여 제한된 시간 안에 많은 정보 습득이 중요해진 만큼 정보 습득을 도와주는 기계이해 시스템이 활발히 연구되고 있다. |
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