한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리) (Annual Conference on Human and Language Technology)

한국정보과학회 언어공학연구회 (Human and Language Technology)
권호 표지

비디오 질의 응답 환경에서 양방향 어텐션을 이용한 질의 난이도 분석 모델

Neural Question Difficulty Estimator with Bi-directional Attention in VideoQA

  • 윤수환 (경희대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 박성배 (경희대학교 컴퓨터공학과)
  • Yoon, Su-Hwan (Kyung-Hee University, Department of Computer Engineering) ;
  • Park, Seong-Bae (Kyung-Hee University, Department of Computer Engineering)
  • 발행 : 2020.10.14
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초록

질의 난이도 분석 문제는 자연어 질의문을 답변할 때 어려움의 정도를 측정하는 문제이다. 질의 난이도 분석 문제는 문서 독해, 의학 시험, 비디오 질의 등과 같은 다양한 데이터셋에서 연구되어 왔다. 본 논문에서는 질의문과 질의문에 응답하기 위한 정보들 간의 관계를 파악하는 것으로 질의 난이도 분석 문제를 접근하여 이를 BERT와 Dual Multi-head Attention을 사용하여 모델링 하였다. 본 논문에서 제안하는 모델의 우수성을 증명하기 위하여 최근 자연언어이해 부분에서 높은 성능을 보여주는 기 학습 언어 모델과 이전 연구의 질의 난이도 분석 모델과의 성능을 비교하였고, 제안 모델은 대표적인 비디오 질의 응답 데이터셋인 DramaQA의 Memory Complexity에서 99.76%, Logical Complexity에서는 89.47%의 정확도로 가장 높은 질의 난이도 분석 성능을 보여주었다.

키워드

과제정보

이 논문은 2020년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임. (No.2017-0-01772, 비디오 튜링 테스트를 통과할 수준의 비디오 스토리 이해 기반의 질의응답 기술 개발)