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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
배용진 (한국전자통신연구원) 이공주 (충남대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제7호(JKIIT, Vol.20, No.7)
발행연도
2022.7
수록면
11 - 17 (7page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.7.11

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뉴럴 검색은 심볼릭 검색의 미스매칭 문제를 해결하는 장점이 있으나, 여전히 특정 질문과 단락 환경에서는 심볼릭 검색의 효율이 높아 두 방법론이 병행되어 연구되고 있다. 본 논문에서는 한국어 텍스트 환경에서 두 검색 방법을 통합한, 뉴럴-심볼릭 하이브리드 검색을 제안한다. 하이브리드 검색시 사용되는 자질은 텀 빈도 기반의 심볼릭 자질 벡터와 언어모델 기반의 인코더로 생성한 뉴럴 자질 벡터이다. 유사도를 계산할 때는 생성된 두 자질 벡터를 결합하여 질문-단락 간 적합성 점수를 계산하였다. 실험 결과 단일 검색 방법 대비 위키피디아 및 오피스 문서 컬렉션에서 BR@Top1이 6.35%, 4.41% 각각 성능이 향상되었고, BR@Top50에서도 1.00%, 0.73% 성능이 향상되었다.
#information retrieval #deep learning #neural retrieval #question answering system

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 방법
Ⅳ. 평가 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
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