Explainable Supporting Facts Generation via Query-Focused Multi-Document Summarization for Open Domain Question Answering Model

이하은; 고영중

doi:10.5626/JOK.2024.51.11.1020

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이하은 (성균관대학교) 고영중 (성균관대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.51 No.11

발행연도: 2024.11

수록면: 1,020 - 1,027 (8page)

DOI: 10.5626/JOK.2024.51.11.1020

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오픈도메인 질의응답 시스템은 주어진 질의에 답변하기 위해 필요한 기반으로 언어모델에 내재된 지식만으로 충족되지 않는 외부 지식을 필요로 하며 최근 거대 언어모델에서 발생하는 환각 문제를 해결하기 위해 중요하게 연구되고 있는 기술이다. 본 논문에서는 QSG(Query-attentive Semantic Graph)의 구조 정보를 활용하여 멀리 떨어져 있는 문서 간의 정보를 질의 중심으로 요약, 이를 다중 문서 기반 질의 응답 시스템의 근거 문장으로 활용하는 모델을 제안한다. 질의 기반으로 요약 생성된 근거 문장은 기존의 추출 형식의 근거 문장을 사용하는 것보다 응답 생성 성능을 향상시킬 수 있었고 더 좋은 설명 가능성을 보여주었다.

#질의응답 #오픈 도메인 질의응답 #생성형 언어모델 #근거 생성 #설명 가능성 #question answering #open domain question answering #generative language model #supporting facts generation #explainability

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