레플리
글 수 284

딥러닝 질의응답 시스템인 cdQA-suite

조회 수 1144 추천 수 0 2020.03.08 23:44:32


 

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.

엮인글 :
List of Articles
제목 글쓴이 날짜sort 조회 수
글쓰는 법을 배우는 신경망 깊은바다 2016-03-25 1539
구글의 딥러닝 대화 알고리즘 깊은바다 2016-03-25 3356
딥러닝으로 챗봇 만들기 깊은바다 2017-05-03 3173
단어를 벡터로 변환하는 Word2Vec 깊은바다 2017-05-04 1039
추론이 가능한 딥러닝인 Relational Networks [2] 깊은바다 2017-06-11 2740
딥러닝 RNN으로 구현한 챗봇 깊은바다 2017-08-01 8135
End-To-End Memory Networks - 자연어 질문에 대답하는 모델 [2] 깊은바다 2017-08-21 962
Python과 Tensorflow를 활용한 AI Chatbot 개발 및 실무 적용 깊은바다 2017-08-25 2582
문장을 학습하는 딥러닝 RNN의 Seq2Seq 모델 설명 file 깊은바다 2017-09-15 7327
딥러닝 기반 자연어처리 기법의 최근 연구 동향 [2] 깊은바다 2017-12-17 1020
쉽게 씌어진 Word2Vec [2] 깊은바다 2017-12-25 1178
구글 딥러닝 자연어 처리 오픈소스 SyntaxNet file 깊은바다 2017-12-28 2784
딥러닝을 사용한 챗봇 개발방법 정리 file 깊은바다 2018-02-03 25465
한국어 자연어처리를 위한 딥러닝 깊은바다 2018-02-14 3652
딥러닝을 사용한 감성분석기 개발 깊은바다 2018-02-22 1658