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NTIS 바로가기주관연구기관 | 포티투마루 |
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연구책임자 | 김동환 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2021-02 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100006125 |
과제고유번호 | 1711103380 |
사업명 | 글로벌SW전문기업육성(R&D) |
DB 구축일자 | 2021-07-10 |
키워드 | 질의생성.시맨틱.기계독해.질의응답.언어지능.Question Generation.Semantic.MRC.Question Answering.NLU. |
연구의 목적 및 내용
최종 목표
• 다양한 도메인의 비정형 데이터에서 다량의 학습데이터를 자동 생성하는 언어 비종속적 질의생성(QG) 기술을 개발
• 도메인별 학습데이터를 자동 생성하여 당사 시스템 도입비용 절감, 빠른 서비스 상용화 및 언어 확장을 통해 해외/국내 신규 시장 개척에 활용
전체 내용
• 질의생성(QG) 관련 최신 연구 동향 파악 및 구현
- 뉴럴 네트워크 기반의 자동 질의생성(QG) 모델 분석 및 구현
- 어텐션에 기반한 문장 내 시퀀스를 학습하여 자동으로 질의생성
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