• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.984-987
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• 2020

최근 오픈 도메인 자연어 질문 응답 분야에서는 폭넓은 다중 문서들을 토대로 다중 홉 추론과 동시에 서로 다른 수준의 여러 문제들을 한꺼번에 해결해야 하는 다중 작업 질문 응답에 관한 관심이 높다. 본 논문에서는 이러한 다중 홉 추론과 다중 작업을 요구하는 복잡 질문들에 효과적으로 응답하기 위해, 계층적 그래프 기반의 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 계층적 그래프와 그래프 신경망을 이용해 다중 문서들로부터 서로 다른 수준의 맥락 정보를 얻어낸 후, 이들을 활용하여 뒷받침 문장들, 답변 영역, 응답 유형 등을 동시에 구해야 하는 다중 작업 문제에 관한 답들을 예측해낸다. 본 논문에서는 오픈 도메인 자연어 질문 응답 데이터 집합인 HotpotQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 긍정적 효과를 입증한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권8호
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• pp.319-330
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• 2021

최근 오픈 도메인 자연어 질문 응답 분야에서는 다중 작업, 다중 홉 질문 응답에 관한 연구들이 활발히 진행되어 오고 있다. 본 논문에서는 이러한 다중 작업, 다중 홉 질문들에 효과적으로 응답하기 위해, 계층적 그래프 기반의 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 계층적 그래프와 그래프 신경망을 이용해 여러 문단들로부터 서로 다른 수준의 맥락 정보를 얻어낸 후, 이들을 활용하여 답변 유형, 뒷받침 문장들과 답변 영역 등을 동시에 예측해낸다. 본 논문에서는 오픈 도메인 자연어 질문 응답 데이터 집합인 HotpotQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 높은 성능과 긍정적 효과를 입증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.480-482
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• 2021

최근 다수의 문서를 고려해야하는 다중홉(multi-hop) 추론과 같은 복잡한 문제를 해결하기 위해 계층적 그래프 신경망기반 질의응답 시스템이 제안되었다. 계층적 그래프 신경망 기반 질의응답 시스템은 사람의 정확도를 뛰어넘었으나 제한된 문서를 통해 추론을 진행하기 때문에 문서에 충분한 정보가 없을 경우 추론에 실패할 가능성이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 위 문제를 해결하기 위해 정보를 재탐색하고 기존의 그래프 정보와 병합하여 기존의 정보와 새로운 정보를 고려하여 재추론 할 수 있는 그래프 병합 기법을 제안한다. 제안하는 그래프 병합 기법은 사전에 정의된 규칙에 의해 수행되며 노드의 병합 및 연결을 통해 새로운 그래프를 도출한다. 새로운 그래프는 그래프 신경망을 통해 추론을 진행하여 기존 정보와 새로운 정보를 고려한 정답을 도출할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권8호
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• pp.243-250
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• 2020

지식 그래프 기반의 질문 응답 문제는 자연어 질문들에 대한 깊은 이해뿐만 아니라, 대규모 지식 그래프 상에서 올바른 답변을 찾기 위한 효과적인 추론 능력을 필요로 한다. 본 논문에서는 다중 홉 추론을 요구하는 복잡한 자연어 질문에 대해 연관 지식 그래프 위에서 답변 추론을 효과적으로 수행할 수 있는 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 지식 그래프 상의 각 개체 노드와 이웃 노드 간의 양방향 특징 전파를 허용할뿐만 아니라, 두 이웃 노드 쌍 간의 맥락 정보까지 활용할 수 있는, 표현력이 뛰어난 쌍 선형 그래프 신경망(BGNN)을 이용한다. 본 논문에서는 오픈 도메인의 지식 베이스인 Freebase, 자연어 질문 응답을 위한 벤치마크 데이터 집합들인 WebQuestionsSP와 MetaQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 효과와 우수성을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.563-566
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• 2020

지식 그래프 기반의 질문 응답 문제는 자연어 질문에 대한 이해뿐만 아니라, 기반이 되는 지식 그래프상에서 올바른 답변을 찾기 위한 효과적인 추론 능력을 요구한다. 본 논문에서는 다중 홉 추론을 요구하는 복잡한 자연어 질문에 대해 연관 지식 그래프 위에서 답변 추론을 효과적으로 수행할 수 있는 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 지식 그래프상의 추론 과정에서 추른 경로를 명확히 하기 위한 노드의 양방향 특정 전파와 이웃 노드들 간의 맥락 정보까지 각 노드의 특정값에 반영할 수 있는, 표현력이 풍부한 쌍 선형 그래프 신경망 (BGNN)을 이용한다. 본 논문에서는 오픈 도메인의 지식 베이스 Freebase와 자연어 질문 응답 데이터 집합 WebQuestionsSP를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 효과와 우수성을 확인하였다.