Acknowledgement
이 논문은 2019년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임(No. 2013-0-00179, (엑소브레인-3세부) 컨텍스트 인지형 Deep-Symbolic 하이브리드 지능 원천 기술 개발 및 언어 지식 자원 구축)
Annual Conference on Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리))
- 2019.10a
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- Pages.440-442
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- 2019
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- 2005-3053(pISSN)
Incorrect query classification via context-query comparison
본문-질의 비교를 활용한 오답 질의 분류
- Han, Sangdo (Pohang University of Science and Technology) ;
- Yu, Hwanjo (Pohang University of Science and Technology) ;
- Lee, Gary Geunbae (Pohang University of Science and Technology) ;
- Myaeng, Sung-Hyon (Korea Advanced Institute of Science and Technology)
- Published : 2019.10.10
Abstract
본 논문은 딥 러닝 기반의 독해 기술이 풀지 못하는 문제를 분류해내는 기술에 관한 것이다. 해당 연구에서는 독해 데이터 및 시스템 결과 분석을 통해 시스템이 풀지 못하는 문제들의 특징을 도출해내고, 이에 알맞은 전략들을 시도해 보았다. 분석 결과에 따른 시도들은 각 목적에 부합하는 결과를 나타냈으며, 특히 독해 기술의 특징에 기반한 방법론이 효과적이었다. 본 논문에서 제안하는 방법은 본문과 질의 간 유사도 행렬을 활용하는 것으로, 기존의 독해 기술이 본문과 질의의 유사도를 활용하여 정답을 내는 것에 영감을 얻었다.