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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임준호 (한국전자통신연구원) 김현기 (한국전자통신연구원)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.3
발행연도
2021.3
수록면
275 - 283 (9page)
DOI
10.5626/JOK.2021.48.3.275

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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.
#기계독해 #KorBERT #사전학습 언어모델 #일반화 평가 #machine reading comprehension #pre-trained language model #mrc generalization

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 기계독해 말뭉치의 교차평가를 통한 일반화 성능 평가
4. 블라인드 평가를 통한 일반화 성능 평가
5. 오픈-도메인 질의응답 환경에서의 기계독해 일반화 성능 평가
6. 결론
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
Pranav Rajpurkar, Jian Zhang, Konstantin Lopyrev, and Percy Liang, "Squad: 100,000+ questions for machine comprehension of text," Proc. of the 2016 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 2383-2392, 2016. google schola Pranav Rajpurkar, Robin Jia, and Percy Liang, "Know what you don’t know: Unanswerable questions for squad," arXiv preprint arXiv:1806.03822, 2018. https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/ https://korquad.github.io/category/1.0_KOR.html Chih Chieh Shao, Trois Liu, Yuting Lai, Yiying Tseng, and Sam Tsai, "Drcd: a chinese machine reading comprehension dataset," arXiv preprint arXiv: 1806.00920, 2018.

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