레플리
글 수 282

딥러닝 질의응답 시스템인 cdQA-suite

조회 수 1142 추천 수 0 2020.03.08 23:44:32
깊은바다 *.68.247.59


 

https://towardsdatascience.com/how-to-create-your-own-question-answering-system-easily-with-python-2ef8abc8eb5

 

 

 

딥러닝 기반의 질의응답 시스템으로 페이스북의 DrQA(https://github.com/facebookresearch/DrQA/)가 가장 유명합니다. 이보다 좀 더 사용하기 편리한 cdQA-suite를 소개해드립니다.

 

DrQA와 동일하게 Retriever와 Reader로 구성됩니다. Retriever는 문서집합을 검색해서 질문과 가장 비슷한 문단을 찾습니다. 문장을 TF-IDF 벡터로 변환하고 유사도를 비교하는 방식입니다. 이렇게 후보 문단들을 추려낸 후, 딥러닝으로 각 문단마다 질문의 답을 선택합니다. SQuAD로 파인튜닝된 BERT 모델을 사용합니다. 마지막으로 가장 높은 확률의 답을 출력합니다.

 

일반적인 MRC(Machine Reading Comprehension) 모델은 지문과 질문을 동시에 입력으로 넣어야 합니다. 반면에 이런 QA 시스템은 질문만 하면 자동으로 지문을 검색해서 정답을 찾습니다. 그래서 실제 서비스에 적용하기가 용이합니다.

이 게시물을
엮인글 :
목록
List of Articles
제목 글쓴이 날짜 조회 수sort
글자, 사진, 영상을 동시에 처리하는 딥마인드의 딥러닝 모델 - Flamingo file 깊은바다 2022-05-10 1417
GPT-3보다 3배 더 큰 구글의 초거대모델, PaLM file 깊은바다 2022-04-07 1405
GPT-4의 특징 정리 file 깊은바다 2023-03-15 1400
소설 쓰는 딥러닝 file 깊은바다 2018-08-31 1388
핑퐁의 리액션 모델 - Dialog-BERT 만들기 깊은바다 2020-01-28 1381
사전훈련 자연어처리 모델의 발전과정 - The Illustrated BERT, ELMo, and co. 깊은바다 2019-01-01 1379
RNN seq2seq 간단한 대화모델 깊은바다 2018-10-23 1364
교육용 챗봇의 미래!? 구글 람다 (LaMDA) 깊은바다 2022-03-11 1361
구글의 대화기반 초거대모델 LaMDA, 논문 공개 file 깊은바다 2022-02-08 1358
ChatGPT의 가장 큰 특징인 in-context learning file 깊은바다 2023-02-21 1355
GPT-3, InstructGPT, GPT-3.5, ChatGPT의 차이점 깊은바다 2023-04-05 1353
RAG 아키텍처의 이해 깊은바다 2023-07-23 1323
딥러닝 자연어처리 튜토리얼 - DLK2NLP [1] 깊은바다 2018-11-24 1220
스캐터랩의 오픈도메인 챗봇 루다 육아일기 - 모델의 구조 및 동작방식 file 깊은바다 2020-12-30 1191
LLM 챗봇의 특징 2가지 - RAG와 Function 깊은바다 2023-07-06 1191
목록
쓰기