20HS3200, (엑소브레인-총괄/1세부) 휴먼 지식증강 서비스를 위한 지능진화형 WiseQA 플랫폼 기술 개발,
임준호
초록
기계독해는 자연어 질문과 단락이 주어졌을 때 단락 내 정답을 찾는 태스크로, 최근 사전학습 언어모델을 이용한 방법이 우수한 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 현재 기계독해 기술이 학습말뭉치와 유사한 평가말뭉치가 아닌 일반적인 질문과 단락 쌍에 대해서 가지는 일반화 능력을 평가하고자 한다. 이를 위하여 말뭉치 간 교차 평가 및 블라인드 평가를 수행하였고, 교차 평가결과 정답 길이, 질문 단락 사이 오버랩 비율과 같은 통계와 일반화 성능 사이 관련이 있음을 확인하였다. 블라인드 평가결과, 정답 길이가 길고 질문-단락 사이 어휘 오버랩이 낮은 평가말뭉치에서는 80% 이하의 성능을 보였다. 마지막으로, 기계독해 모델을 오픈도메인 질의응답 환경에 적용할 경우의 일반화 성능을 평가하여, 검색 단락을 이용한 기계독해 시 성능이 하락함을 확인하였다. 기계독해는 태스크 특성 상 질문과 정답 사이 관계에 따라 난이도 및 일반화 성능 차이가 발생하여, 다양한 유형의 평가말뭉치에서의 평가가 필요함을 확인하였다.
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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