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2019년 컴퓨터종합학술대회

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한글제목(Korean Title) BERT를 이용한 한국어 기계 독해
영문제목(English Title) Korean Machine Reading Comprehension using BERT
저자(Author) 이동헌   박천음   이창기   박소윤   임승영   김명지   이주열   Dongheon Lee   Cheneum Park   Changki Lee   Soyoou Park   Seungyoung Lim   Myungji Kim   Jooyoul Lee                    
원문수록처(Citation) VOL 46 NO. 01 PP. 0557 ~ 0559 (2019. 06)
한글내용
(Korean Abstract)
기계 독해는 기계가 입력으로 받은 문단을 분석하고 추론하는 것을 말한다. 기계 독해를 이용하여 주어진 질문과 문단을 이해하고 이에 알맞은 답을 출력하는 것을 기계 독해를 이용한 질의 응답이라 한다. BERT는 대용량 코퍼스에 대하여 양방향성을 가진 트랜스포머(transformer)로 언어 모델을 학습한 것이며, 사전 학습된 BERT 모델에 출력 층(layer)을 추가하여 다양한 자연어처리 태스크에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 기계 독해 태스크를 위해 한국어 대용량 말뭉치로 사전 학습된 BERT 모델 위에 SRU(simple recurrent unit)와 질의응답에 적합한 자질을 추가한 모델을 제안한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법을 한국어 기계독해 데이터 셋인 KorQuAD에 적용한 경우, 개발 셋에서 EM 85.35%, F1 93.24%의 성능을 보였다.
영문내용
(English Abstract)
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