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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.