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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
채진영 (동국대학교) 김지희 (동국대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.5
발행연도
2023.5
수록면
376 - 382 (7page)
DOI
10.5626/JOK.2023.50.5.376

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기계 독해는 주어진 컨텍스트를 기반으로 다양한 문제를 해결함으로써 기계의 자연어 이해를 평가할 수 있도록 도입된 태스크이다. 기계의 자연어 이해 평가를 위해서는 주어진 맥락을 완전히 이해한 상태에서 상식적인 추론이 가능해야 한다. 이러한 추론이 가능하도록 본 연구에서는 일반 상식 기반 기계 독해를 위한 멀티-태스크 학습 방법과 모델을 제안한다. 연구의 기여는 다음과 같이 요약된다: 1) 일반 상식 기반 기계 독해 기술 학습을 위한 태스크 유형별 데이터셋 구성 방법을 제안한다. 2) 상식 학습이 가능한 Type-specific 다중 헤드 공유 인코더 모델을 포함해 멀티-태스크 학습 방법과 배치 샘플링 기법을 제안한다. 3) 제안된 방법을 CosmosQA데이터셋에 평가했을 때 기존 베이스라인 모델보다 2.38% 향상된 성능을 보인다.
#기계 독해 #일반 상식 #멀티-태스크 학습 #Type-specific 다중 헤드 공유 인코더 모델 #배치 샘플링 #손실 조정 #machine reading comprehension #commonsense #multi-task learning #type-specific multi-head shared-model #batch sampling #loss scaling

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 데이터셋
3. 방법론
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References

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