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저자정보
권세린 (동국대학교) 정성현 (동국대학교) 정아연 (동국대학교) 조영진 (동국대학교) 김지희 (동국대학교) 김광일 (동국대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.6
수록면
484 - 488 (5page)

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Question Answering(QA)는 자연어 처리 분야에서 활발하게 연구가 되고 있는 주제이다. 따라서 본 연구에서는 ‘질병과 건강’이라는 특정 도메인에 대한 질의에, 자동적으로 답안을 제시하는 한국어 QA 모델을 제시한다. QA 시스템에서는 기존의 KoBERT 시퀀스 모델을 활용했으며, fine-tuning을 위해 KorQuAD 데이터와 질병관리청에서 제공하는 데이터를 KorQuAD 형식으로 수기로 변환한 데이터를 사용했다. 본 연구에서 제안하는 모델은, 기존의 KoBERT 모델과 비교 했을 때, F1 score은 77.49 그리고 Exact Match는 75.00이라는 향상된 성능을 보였다.
#natural language processing #question answering #BERT

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 설계 및 구현
Ⅳ. 설계 및 구현
Ⅴ. 결론 및 향후 연구
참고문헌

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