Demo

[개요]
KACTEIL-MRC는 건국대학교 기계독해 시스템입니다.

주개발자: 이현구
GUI 개발자: 최기현
개발언어: Python3, Tensorflow
현재버전: v1.0

[관련 논문]
제목: GF-Net 자질 선별을 통한 고성능 기계독해

요약: 기계독해는 주어진 문맥을 기계가 이해하고 관련된 질의에 대해 답을 하는 질의응답 모델이다. 기계독해 모델은 최근 많은 연구를 통해 인코딩, 상호 집중, 응답 추출 3단계로 정착되었다. 기존의 연구는 상호 집중 단계를 연구하여 문맥과 질의간의 상호 관계를 찾는데 집중됐지만 인코더 및 응답 추출을 향상 시키는 연구는 부족하였다. 본 논문은 인코더 및 응답 추출의 성능을 향상시키기 위해 품사, 의존 구문 태그, 개체명 등의 자질을 사용하며, 이러한 자질을 효과적으로 반영하기 위한 자질 게이트 기반 자질 선별 방법을 제안한다. SQuAD(Stanford Question Answering Dataset)를 사용한 실험에서 제안 모델은 이전의 대표적인 모델보다 높은 성능(Exact Match: 81.5%, F1-score: 87.6%)을 보였다.

[데모 시스템]
성능: SQuAD v1.1 dev set F1 : 85.8, 한국어 데이터 F1 : 87.5%
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