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영역 적응형 자가학습 능력을 가진 기계 독해 시스템 개발, 연구재단 기본연구, 과제책임자, 2020.06.01~2023.02.28

[목표]
기존 정보검색 모델이 불확실성을 개선하기 위해서 질의응답 모델에 대한 연구가 꾸준히 진행되었으며, 최근에는 딥러닝(d eep learn in g) 기반의 기계독해 모델들이 인간 수준을 뛰어넘는 괄목할 만한 성과를 내고 있다. 그러나 세계 최고 수준의 기계독해 모델도 응용 영역이 바뀌면(학습 영역과 평가 영역이 다르면) 30% 가까운 성능 하락을 보이며, 기계독해 모델의 상용화에 가장 큰 걸림돌로 작용하고 있다. 이러한 영역 적응 문제를 해결하기 위해서는 바뀐 영역에 맞춰 학습 말뭉치를 자동 생성하고 모델의 성능을 스스로 개선하는 자가학습 모델에 대한 연구가 필요하다. 본 과제에서는 영역 변화에 능동적으로 대처할 수 있는 영역 적응형 자가학습 능력을 가진 기계독해 모델을 연구하고자 한다.