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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.51 No.4
- 발행연도
- 2024.4
- 수록면
- 326 - 332 (7page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2024.51.4.326
이용수
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문서 기반 응답 생성은 소비자 상담이나 보험 설계와 같이 정확한 사실에 기반한 근거가 되는 문서를 검색한 후, 해당 문서를 통해 대화 응답을 생성하는 작업을 의미한다. 이번 연구에서는 응답 생성 모델이 입력된 문서로부터 답변 생성에 필요한 부분을 찾아내어 반영하는 능력을 향상시키기 위해 Supervised Cross-attention을 제시했다. 이는 디코더의 Cross-attention에 대해 Attention Supervision을 적용하는 것으로, 입력 문서 중 실제 답변 생성에 포함되어야 하는 정보인 레퍼런스에 해당하는 부분에 Cross-attention 가중치가 집중되도록 지도학습 과정을 추가하는 것이다. 이 방법과 추가적인 성능 향상 방법을 도입한 결과 기존 SOTA 대비 F1 지표에서 1.13의 성능 향상을 확인하였고, Supervised Cross-attention을 통해 0.25의 성능 향상이 있었음을 확인했다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 데이터 표기
4. 모델 구성
5. Supervised Cross-Attention
6. 실험
7. 결론
References
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