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Contents

Analysis of the semantic answer types to understand the limitations of MRQA models ＝ 기계 독해 질의 응답 모델의 한계점 파악을 위한 어휘적 정답유형 분석 / Doyeon Lim ; Haritz Puerto San Roman ; Sung-Hyon Myaeng 1

요약 1

Abstract 1

1. Introduction 2

2. Related Work 2

2.1. Limitation of MRQA Models 2

2.2. New Datasets 2

3. Analysis Methods 3

3.1. Quantitative Analysis 3

3.2. Qualitative Analysis 4

4. Results 4

4.1. Quantitative Analysis with Squad Dataset 4

4.2. Qualitative Analysis with SQuAD Dataset 9

5. Discussions and Conclusions 10

References 11

[저자소개] 11

권호기사

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 목차
CNN과 주파수 대역 특성을 활용한 신호 세기 기반 Wi-Fi 채널 탐지 방법 연구 및 그 활용 = Study and application of RSSI-based Wi-Fi channel detection using CNN and frequency band characteristics 박준현, 변형호, 김종권 p. 335-341

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Analysis of the semantic answer types to understand the limitations of MRQA models = 기계 독해 질의 응답 모델의 한계점 파악을 위한 어휘적 정답유형 분석 Doyeon Lim, Haritz Puerto San Roman, Sung-Hyon Myaeng p. 298-309

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뉴로모픽 모델과 기계학습 모델을 지원하는 자율형 IoT 프로그래밍 패러다임 = An autonomous IoT programming paradigm supporting neuromorphic models and machine learning models 유상록, 이건명, 윤영선, 홍지만 p. 310-318

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RTK-GPS 기반의 군집 비행 시스템 개선 = Outdoor swarm flight system based on the RTK-GPS 문성태, 김도윤, 이돈구 p. 328-334

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고속 이산 코사인 변환을 이용한 새로운 경량 및 효율적인 콘볼루션 신경망 = A new light-weight and efficient convolutional neural network using fast discrete cosine transform 정준현, 배성호 p. 276-282

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특징점 배치의 기하학적 유사성을 이용한 GS-RANSAC = GS-RANSAC : an error filtering algorithm for homography estimation based on geometric similarities of feature points 송기흔, 홍명덕, 조근식 p. 283-291

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도심지 교통흐름 및 미세먼지 예측을 위한 딥러닝 LSTM 프레임워크 = A deep learning LSTM framework for urban traffic flow and fine dust prediction 이홍석, 부이 칵 남, 선충녕 p. 292-297

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뇌전도의 다변량 다중스케일 퍼지 엔트로피 분석에 기반한 감정 인식 = Emotion recognition based on multivariate multiscale fuzzy entropy analysis of EEG recordings 이대영, 최영석 p. 227-234

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데이터 분포 관찰을 통한 공간 효율적인 Top-k Query 인코딩 = Space efficient top-k query encoding based on data distribution 박우영, 스리니바사 라오 사티 p. 235-239

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고성능컴퓨팅 환경을 고려한 빅데이터플랫폼 운영관리시스템 개발 = Development of big data platform operation and management system considering HPC environments 곽재혁, 최지은, 변은규, 김상완 p. 240-246

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IoT 시스템의 시스템 행위를 예측하기 위한 확률 프로세스 대수 = The probabilistic process algebra to predict system behaviors of IoT systems 송준섭, 이문근 p. 247-265

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구문 분석을 활용한 정보 추출 시스템 개발 = Development of an information extraction system using the dependency analysis 김혜영, 선한결, 김영욱 p. 266-275

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고품질 빅데이터 분석을 위한 최적의 전처리 순열 추천 방법 = A recommendation scheme for an optimal pre-processing permutation towards high-quality big data analytics 김성현, 서영균, 탁병철 p. 319-327

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참고문헌 (11건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., and Toutanova, K, "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding," Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics, Vol. 1, pp. 4171-4186, 2019 미소장
2 Yang, Z., Dai, Z., Yang, Y., Carbonell, J., Salakhutdinov, R. and Le, Q. V, "XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding,"arXiv preprint arXiv:1906.08237. 2019. 미소장
3 Rajpurkar, Pranav, Jian Zhang, Konstantin Lopyrev, and Percy Liang, "SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text," Proc. of the 2016Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 2383-2392, 2016. 미소장
4 Weissenborn, D., Wiese, G., & Seiffe, L. Making neural qa as simple as possible but not simpler, arXiv preprint arXiv:1703.04816, 2017. 미소장
5 Seo, M., Kembhavi, A., Farhadi, A., and Hajishirzi, H, "Bidirectional attention flow for machine comprehension,"International Conference on Learning Representations, 2017. 미소장
6 Clark, Christopher, and Matt Gardner, "Simple and Effective Multi-Paragraph Reading Comprehension,"Proc. of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pp. 845-855, 2018. 미소장
7 Yang, Z., Qi, P., Zhang, S., Bengio, Y., Cohen, W. W, "Hotpotqa: A dataset for diverse, explainable multi-hop question answering," Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Vol. 1, pp. 2369-2380, 2018. 미소장
8 Kwiatkowski, Tom, Jennimaria Palomaki, Olivia Redfield, Michael Collins, Ankur Parikh, Chris Alberti, Danielle Epstein et al., "Natural questions:a benchmark for question answering research,"Transactions of the Association for Computational Linguistics 7: 453-466, 2019. 미소장
9 Puerto San Roman, Haritz and Lim, Doyeon, "Analysis Answer Type Application Ability of State-of-the-Art Reading Comprehension Models for Question Answering Task," Korea Computer Congress, 2019. 미소장
10 Rajpurkar, Pranav, Robin Jia, and Percy Liang. "Know What You Don’t Know: Unanswerable Questions for SQuAD," Proc. of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Vol. 2: Short Papers), pp. 784-789, 2018. 미소장
11 Joshi, Mandar, Eunsol Choi, Daniel Weld, and Luke Zettlemoyer, "TriviaQA: A Large Scale Distantly Supervised Challenge Dataset for Reading Comprehension,"Proc. of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pp. 1601-1611, 2017. 미소장

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