Acknowledgement
이 논문은 국토교통부의 스마트시티 혁신인재육성사업으로 지원되었습니다. 본 연구는 연세대학교 딥러닝이론및응용(IIE7721)의 연장으로 진행되었으며, 윤현수 교수님께 감사드립니다.
Annual Conference on Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리))
- 2023.10a
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- Pages.581-585
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- 2023
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- 2005-3053(pISSN)
A Study on Korean Generative Question-Answering with Contextual Summarization
문맥 요약을 접목한 한국어 생성형 질의응답 모델 연구
- Jeongjae Nam (Smart System Lab, Yonsei University) ;
- Wooyoung Kim (Smart System Lab, Yonsei University) ;
- Sangduk Baek (Smart System Lab, Yonsei University) ;
- Wonjun Lee (Smart System Lab, Yonsei University) ;
- Taeyong Kim (Smart System Lab, Yonsei University) ;
- Hyunsoo Yoon (Dept. of Industrial Engineering, Yonsei University) ;
- Wooju Kim (Smart System Lab, Yonsei University)
- 남정재 (연세대학교 스마트 시스템 연구실) ;
- 김우영 (연세대학교 스마트 시스템 연구실) ;
- 백상덕 (연세대학교 스마트 시스템 연구실) ;
- 이원준 (연세대학교 스마트 시스템 연구실) ;
- 김태용 (연세대학교 스마트 시스템 연구실) ;
- 윤현수 (연세대학교 산업공학과) ;
- 김우주 (연세대학교 스마트 시스템 연구실)
- Published : 2023.10.12
Abstract
Question Answering(QA)은 질문과 문맥에 대한 정보를 토대로 적절한 답변을 도출하는 작업이다. 이때 입력으로 주어지는 문맥 텍스트는 대부분 길기 때문에 QA 모델은 이 정보를 처리하기 위해 상당한 컴퓨팅 자원이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 요약 모델을 활용한 요약 기반 QA 모델 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 문맥 정보를 효과적으로 요약하면서도 QA 모델의 컴퓨팅 비용을 줄이고 성능을 유지하는 것을 목표로 한다.