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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 1,643 - 1,652 (10page)
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Most of the existing machine reading research has used Recurrent Neural Network (RNN) and Convolutional Neural Network (CNN) algorithms as networks. Among them, RNN was slow in training, and Question Answering Network (QANet) was announced to improve training speed. QANet is a model composed of CNN and self-attention. CNN extracts semantic and syntactic information well from the local corpus, but there is a limit to extracting the corresponding information from the global corpus. Graph Convolutional Networks (GCN) extracts semantic and syntactic information relatively well from the global corpus. In this paper, to take advantage of this strength of GCN, we propose I-QANet, which changed the CNN of QANet to GCN. The proposed model performed 1.2 times faster than the baseline in the Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) dataset and showed 0.2% higher performance in Exact Match (EM) and 0.7% higher in F1. Furthermore, in the Korean Question Answering Dataset (KorQuAD) dataset consisting only of Korean, the learning time was 1.1 times faster than the baseline, and the EM and F1 performance were also 0.9% and 0.7% higher, respectively.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 기계독해 모델
4. 실험 및 결과
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (25)
참고문헌 신청
S. Liu, X. Zhang, S. Zhang, H. Wang, and W. Zhang, “Neural Machine Reading Comprehension: Methods and Trends,” Applied Sciences, Vol. 9, No. 18, pp. 3698, 2019.
C. Zeng, S. Li, Q. Li, J. Hu, and J. Hu, “A Survey on Machine Reading Comprehension —Tasks, Evaluation Metrics and Benchmark Datasets,” Applied Sciences, Vol. 10, No. 21, pp. 7640, 2020.
Z. Zhang, H. Zhao, and R. Wang, “Machine Reading Comprehension: The Role of Contextualized Language Models and Beyond,” arXiv Preprint, arXiv:2005.06249, 2020.
A.W. Yu, D. Dohan, M. Luong, R. Zhao, K. Chen, M. Norouzi, et al., “QANet: Combining Local Convolution with Global Self-Attention for Reading Comprehension,” Proceedings of International Conference on Learning Representations 2018: the 6th International Conference on Learning Representations, 2018.
W.L. Hamilton, R. Ying, and J. Leskovec, “Representation Learning on Graphs: Methods and Applications,” Institute of Electrical and Electronics Engineers Data Engineering Bulletin, Vol. 40, No. 3, pp. 52-74, 2017.
C. Zeng, S. Li, Q. Li, J. Hu, and J. Hu, “A Survey on Machine Reading Comprehension —Tasks, Evaluation Metrics and Benchmark Datasets,” Applied Sciences, Vol. 10, No. 21, pp. 7640, 2020.
Z. Zhang, H. Zhao, and R. Wang, “Machine Reading Comprehension: The Role of Contextualized Language Models and Beyond,” arXiv Preprint, arXiv:2005.06249, 2020.
A.W. Yu, D. Dohan, M. Luong, R. Zhao, K. Chen, M. Norouzi, et al., “QANet: Combining Local Convolution with Global Self-Attention for Reading Comprehension,” Proceedings of International Conference on Learning Representations 2018: the 6th International Conference on Learning Representations, 2018.
W.L. Hamilton, R. Ying, and J. Leskovec, “Representation Learning on Graphs: Methods and Applications,” Institute of Electrical and Electronics Engineers Data Engineering Bulletin, Vol. 40, No. 3, pp. 52-74, 2017.
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