• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.424-426
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• 2019

정답 후보군 탐지 모델은 최근 활발히 진행되고 있는 질의-응답 데이터 수집 연구의 선행이 되는 연구로 특정 질문에 대한 정답을 주어진 단락에서 추출하는 작업을 말한다. 제안 모델은 포인터 네트워크 디코더를 통하여 기존의 순차 레이블링 모델에서 처리할 수 없었던 정답이 겹치는 문제에 대해서 해결할 수 있게 되었다. 그리고 독립된 두 개의 포인터 네트워크 디코더를 사용함으로써, 단일 포인터 네트워크로 처리할 수 없었던 정답의 탐지가 가능하게 되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.415-418
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• 2019

기계독해 모델에 새로운 도메인을 적용하기 위해서는 도메인에 맞는 데이터가 필요하다. 그러나 추가 데이터 구축은 많은 비용이 발생한다. 사람이 직접 구축한 데이터 없이 적용하기 위해서는 자동 추가 데이터 확보, 도메인 적응의 문제를 해결해야한다. 추가 데이터 확보의 경우 번역, 질의 생성의 방법으로 연구가 진행되었다. 그러나 도메인 적응을 위해서는 새로운 정답 유형에 대한 질의가 필요하며 이를 위해서는 정답 후보 추출, 추출된 정답 후보로 질의를 생성해야한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 듀얼 포인터 네트워크 기반 정답 후보 추출 모델로 정답 후보를 추출하고, 포인터 제너레이터 기반 질의 생성 모델로 새로운 데이터를 생성하는 방법을 제안한다. 실험 결과 추가 데이터 확보의 경우 KorQuAD, 경제, 금융 도메인의 데이터에서 모두 성능 향상을 보였으며, 도메인 적응 실험에서도 새로운 도메인의 문맥만을 이용해 데이터를 생성했을 때 기존 도메인과 다른 도메인에서 모두 기계독해 성능 향상을 보였다.