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KorQuAD 2.0. : 웹문서 기계독해를 위한 한국어 질의응답 데이터셋 ＝ KorQuAD 2.0. : Korean QA dataset for web document machine comprehension / 김영민 ; 임승영 ; 이현정 ; 박소윤 ; 김명지 1

요약 1

Abstract 1

1. 서론 2

2. 관련 연구 2

3. 데이터 구축 2

3.1. 문서 수집 3

3.2. 질문-답변 생성 3

3.3. KorQuAD 1.0 데이터 변환 3

4. 데이터 특징 및 분석 3

4.1. 데이터 구성 3

4.2. 지문 및 답변 길이 4

4.3. 질문 유형 4

5. 실험 및 결과 4

5.1. 베이스라인 실험 결과 4

5.2. 전처리 추가 및 데이터 증강 5

5.3. 추가 실험 결과 6

5.4. 데이터 변화에 따른 성능 6

5.5. 질문-지문 중복 비율에 따른 성능 6

6. 결론 및 향후 방향 7

References 7

[저자소개] 8

[부록] 9

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
Model-based reinforcement learning with discriminative loss = 차별적 손실을 이용한 모델기반 강화학습 Guang Jin, Yohwan Noh, DoHoon Lee p. 547-552

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VBR 비디오 스트리밍을 위한 대역폭 활용 기반의 QoE 인지형 품질 적응 기법 = QoE-aware quality adaptation scheme based on bandwidth utilization for VBR video streaming 강정호, 김민수, 정광수 p. 612-621

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다중 클래스 멤버쉽 처리를 위한 Bi-LSTM 기반 지식 그래프 완성 기법 = Approach for managing multiple class membership in knowledge graph completion using Bi-LSTM 노재승, 바트셀렘, 이완곤, 박영택 p. 559-567

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불확실한 환경에서의 이미지 분류 성능 향상을 위한 Mix Channel Split 데이터 증강 기법 = Channelaug : a new approach to data augmentation for improving image classification performance in uncertain environments 윤혁, 강수한, 한지형 p. 568-576

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한국어 말덩이 정의와 구묶음 = Defining chunks and chunking using its corpus and Bi-LSTM/CRFs in Korean : 한국어 말덩이 부착 말뭉치와 Bi-LSTM/CRFs 모델을 활용하여 남궁영, 김창현, 천민아, 박호민, 윤호, 최민석, 김재균, 김재훈 p. 587-595

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피아식별 모드-5 성능개량을 위한 다기능레이더모의기 설계 = The design of a multi- function radar simulator for the identification of friend or foe(IFF) in the mode-5 product improvement program 정영환, 김찬수, 오정인, 이원식, 위성혁 p. 622-628

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시맨틱 네트워크 구조를 기반으로 한 라이프로그로부터 페트리넷을 이용한 패턴추출 = Pattern extraction from lifelog based on semantic network structure using petri-net 김태영, 조성배 p. 553-558

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지역 차분 프라이버시 기반 허브 그룹화를 이용한 비동률성 네트워크 배포 = Disassortative network distribution techniques using hub grouping based on local differential privacy 김용준, 박석 p. 603-611

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KorQuAD 2.0 = KorQuAD 2.0 : Korean QA dataset for web document machine comprehension : 웹문서 기계독해를 위한 한국어 질의응답 데이터셋 김영민, 임승영, 이현정, 박소윤, 김명지 p. 577-586

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대용량 표준 말뭉치 구축을 위한 다수 형태소 분석 결과 통합 방법론 = Unified methodology of multiple POS taggers for large-scale Korean linguistic GS set construction 김태영, 류법모, 김한샘, 오효정 p. 596-602

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참고문헌 (13건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 S. Lim, M. Kim, and J. Lee, KorQuAD: KorQuAD: Korean QA Dataset for Machine Comprehension, Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers, pp. 539-541, 2018. 미소장
2 WANG, Mengqiu; SMITH, Noah A.; MITAMURA, Teruko. What is the Jeopardy model? A quasisynchronous grammar for QA. Proc. of the 2007Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (EMNLP-CoNLL), pp. 22-32, 2007. 미소장
3 YANG, Yi; YIH, Wen-tau; MEEK, Christopher. Wikiqa: A challenge dataset for open-domain question answering. Proc. of the 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 2013-2018, 2015. 미소장
4 Pranav Rajpurkar, Jian Zhang, Konstantin Lopyrev, Percy Liang. Squad: 100,000+ questions for machine comprehension of text. arXiv preprint arXiv:1606. 05250, 2016. 미소장
5 RAJPURKAR, Pranav; JIA, Robin; LIANG, Percy. Know What You Don't Know: Unanswerable Questions for SQuAD, arXiv preprint arXiv:1806.03822, 2018. 미소장
6 Mandar Joshi, Eunsol Choi, Daniel S. Weld, Luke Zettlemoyer. Triviaqa: A large scale distantly supervised challenge dataset for reading comprehension. arXiv preprint arXiv:1705.03551, 2017. 미소장
7 Zhilin Yang, Peng Qi, Saizheng Zhang, Yoshua Bengio, William W. Cohen, Ruslan Salakhutdinov, Christopher D. Manning. Hotpotqa: A dataset for diverse, explainable multi-hop question answering. arXiv preprint arXiv:1809.09600, 2018. 미소장
8 Natural Questions: A Benchmark for Question Answering Research 네이버 미소장
9 S. Park, S. Lim, M. Kim, J. Lee. TabQA : TabQA : Question Answering Model for Table Data, HCLT pp. 263-269, 2018. 미소장
10 Aniruddha Kembhavi, Minjoon Seo, Dustin Schwenk, Jonghyun Choi, Ali Farhadi, Hannaneh Hajishirz. Are you smarter than a sixth grader? textbook question answering for multimodal machine comprehension. Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. pp. 4999-5007, 2017. 미소장
11 Jie Lei, Licheng Yu, Mohit Bansal, Tamara L. Berg. Tvqa: Localized, compositional video question answering. arXiv preprint arXiv:1809.01696, 2018. 미소장
12 Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova. Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805, 2018. 미소장
13 Yonghui Wu, Mike Schuster, Zhifeng Chen, Quoc V Le, Mohammad Norouzi, Wolfgang Macherey, Maxim Krikun, Yuan Cao, Qin Gao, Klaus Macherey, et al. Google's neural machine translation system:Bridging the gap between human and machine translation. arXiv preprint arXiv:1609.08144, 2016. 미소장

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