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박정연 (충북대학교) 이동혁 (충북대학교) 조경빈 (충북대학교) 신형진 (충북대학교) 이재성 (충북대학교)
저널정보
한국컴퓨터교육학회 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 한국컴퓨터교육학회 2023년도 동계 학술발표논문집 제27권 제1호
발행연도
2023.1
수록면
241 - 244 (4page)

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기계독해는 질의문에 대한 답변을 주어진 문단에서 기계가 자동으로 찾아내는 기술을 말한다. 최근 이 기계독해 기술은 표 형태로 구조화 되어 있는 데이터에 적용되고 있으며, 대표적인 모델로 TAPAS, TABLEFORMER 가 있다. 본 연구에서는 이 두 개 모델을 한국어 데이터에 적용하여 평가했다. 또한, 모델의 성능향상을 위해, 질의문의 어절을 형태소로 분리하고 모델의 입력으로 사용하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안 방법을 사용했을 때 성능이 F1 기준으로 TAPAS 모델 69.7%, TABLEFORMER 모델 73.0% 으로, 기존 성능 67.5%, 71.0%에서 각각 2.2%p, 2.0%p 향상된 성능을 보였다.
#기계독해 #질의응답 #표 데이터 #언어모델 #형태소 #TAPAS #TABLEFORMER

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 모델
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌

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