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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제27권 제12호
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 563 - 573 (11page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2021.27.12.563
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자연어처리는 최근 인공지능이 각광을 받으며 비약적인 발전을 이루고 있다. 자연어처리의 여러 문제 중 질문-답변은 인공지능이 문단 내에서 질문에 맞는 답을 찾아주는 문제다. 인공지능 문제에서 우수한 성능을 달성하기 위해서는 인공지능 모델과 학습 데이터셋의 확보가 매우 중요하다. 특히 질문-답변 데이터셋은 질문-답변의 문법, 관계 등 인간의 직접적 개입이 많이 요구되어 데이터 구축이 쉽지 않다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 답변 생성, 질문 생성, 필터링의 3 단계로 구성된 질문-답변 데이터 증강 방법을 제안한다. 증강된 데이터를 이용하여 학습시킨 모델의 질의응답 성능이 KorQuAD 데이터만으로 학습시킨 모델에 비해 F1-score 기준 최대 1.13 증가한 결과를 얻을 수 있음을 실험을 통해 보인다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 방법
4. 실험 및 성능분석
5. 결론
References
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
Seungyoung Lim / 2018 / KorQuAD1.0: Korean QA Dataset for Machine Reading Comprehension / Proc. of the KIISE Korea Software Congress 2018 :539~541
Akhil Kedia / 2020 / ASGen: Answercontaining Sentence Generation to Pre-Train Question Generator for Scale-up Data in Question Answering / ICLR 2020 Conference Blind Submission
Raul Puri / 2002 / Training Question Answering Models From Synthetic Data
Chris Alberti / 2019 / Synthetic QA Corpora Generation with Roundtrip Consistency / ACL
Pranav Rajpurkar / 2016 / SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text / EMNLP
Akhil Kedia / 2020 / ASGen: Answercontaining Sentence Generation to Pre-Train Question Generator for Scale-up Data in Question Answering / ICLR 2020 Conference Blind Submission
Raul Puri / 2002 / Training Question Answering Models From Synthetic Data
Chris Alberti / 2019 / Synthetic QA Corpora Generation with Roundtrip Consistency / ACL
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