정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 (KIISE Transactions on Computing Practices)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
사전학습 언어모델 기반의 한국어 질문-답변 데이터 증강 방법 |
| 영문제목(English Title) |
A Pretrained Language Model-Based Data Augmentation Method for Korean Question-Answering Systems |
| 저자(Author) |
조우진
이혁준
Woojin Cho
Hyukjoon Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 27 NO. 12 PP. 0563 ~ 0573 (2021. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
자연어처리는 최근 인공지능이 각광을 받으며 비약적인 발전을 이루고 있다. 자연어처리의 여러 문제 중 질문-답변은 인공지능이 문단 내에서 질문에 맞는 답을 찾아주는 문제다. 인공지능 문제에서 우수한 성능을 달성하기 위해서는 인공지능 모델과 학습 데이터셋의 확보가 매우 중요하다 특히 질문-답변 데이터셋은 질문-답변의 문법, 관계 등 인간의 직접적 개입이 많이 요구되어 데이터 구축이 쉽지 않다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 답변 생성, 질문 생성, 필터링의 3 단계로 구성된 질문-답변 데이터 증강 방법을 제안한다. 증강된 데이터를 이용하여 학습시킨 모델의 질의응답 성능이 KorQuAD 데이터만으로 학습시킨 모델에 비해 F1-score 기준 최대 1.13 증가한 결과를 얻을 수 있음을 실험을 통해 보인다. |
영문내용
(English Abstract) |
Abstract Natural language processing (NLP) has recently made rapid progress with artificial intelligence (AI) in the spotlight. Among the many problems of NLP, question-answer (QA) is a problem in which an AI algorithm finds the right answer to the question within a paragraph. Securing artificial intelligence models and training data are utmost important to achieve good performance of AI. In particular, QA data requires a lot of direct human intervention due to grammars and relationships between questions and answers, making it difficult to obtain a data set. To solve this problem, this paper proposes a QA data augmentation method consisting of four steps: answer generation, question generation, round-trip filter technique, and verification. Experiment results shows that the QA performance of the model trained using the augmented data could achieve up to 1.13-fold increase in terms of F1-score compared to the model learned by using KorQuAD data only. |
| 키워드(Keyword) |
자연어처리
질문-답변
KorQuAD
말뭉치
자연어생성
natural language processing
question-answering
KorQuAD
Korean corpus
natural language generation
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