Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
FiD를 적용한 end-to-end 한국어 오픈 도메인 질의 응답 |
| 영문제목(English Title) |
End-to-End Korean Open-domain Question Answering Using FiD |
| 저자(Author) |
강대욱
나승훈
김태형
류휘정
장두성
Daewook Kang
Seung-Hoon Na
Tae-Hyeong Kim
Hwi-Jung Ryu
Du-Seong Chang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 0449 ~ 0451 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 딥러닝 신경망 사용한 오픈 도메인 질의 응답을 예측하는 연구가 증가하고 있다. 이 중 BERT[1]와 같은 인코더 모델을 이용한 Dense Retrieval로 벡터 연산으로 질의와 문서 사이의 연관도를 구한 뒤 생성 모델을 사용해 정답을 예측하는 논문들은 최근 우수한 성과를 거두었다. 이 중 RAG[2] 및 Fusion-in-Decoder[3]는 검색 모델을 사용해 얻은 문서를 생성 모델에 입력하여 생성 모델에 저장된 지식을 활용해 정답을 생성한다. 본 논문에서는 RAG[2]의 구조를 변형한 Fusion-in-Decoder[3] 모델을 구성하여 검색 모델과 생성 모델을 함께 학습시킨 뒤 한국어 오픈 도메인 질의 응답에서 기존 한국어 RAG와 성능을 비교하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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