Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
문장과 트리플 간의 유사도 측정을 위한 트리플 임베딩 모델 |
| 영문제목(English Title) |
Triple Embedding Model for Calculating Similarity between a Sentence and a Triple |
| 저자(Author) |
박은주
김봉민
김소언
김상우
홍충선
박성배
Eun-Ju Park
Bong-Min Kim
So-Eon Kim
Sang Woo Kim
Choong Seon Hong
Seong-Bae Park
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 0398 ~ 0400 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
대화 생성 태스크에서 모델이 더 사람처럼 답변을 생성할 수 있도록 하기 위해 지식 베이스를 활용하는 연구가 주목받고 있다. 많은 연구가 지식 베이스를 활용하기 위해 그래프 네트워크를 사용하지만, 대규모 지식 베이스를 사용할 경우 그래프 네트워크에서 발생하게 되는 계산 복잡도 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 단시간에 많은 수의 데이터를 처리할 수 있는 임베딩 모델을 이용하는 방법에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 임베딩 방식을 사용하는 기존 방법의 문제점을 설명하고 이를 토대로, 트리플 그 자체로 임베딩을 가능하게 하는 새로운 트리플 임베딩 모델과 이를 학습시키기 위한 새로운 데이터셋을 제안한다. 실험에서는 기존의 언어 모델과 제안 모델과의 트리플 임베딩 성능을 Spearman과 Pearson 상관으로 측정하여 제안 모델의 우수성을 증명하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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