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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
박성식 (서울대학교) 윤성로 (서울대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2020년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2020.8
수록면
2,164 - 2,170 (7page)

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Open―domain question answering (QA) is a natural language processing (NLP) task that predicts an answer to the given question with knowledge base. It is an intriguing and challenging NLP task that requires multiple parts of NLP. Generally, open―domain QA models consist of information retrieval models, which select the related information in the knowledge base, and a machine reader, which generates an answer based on the question and selected information. Thus, the information retrieval models have significant effects on performance and efficiency of the open―domain QA model. In this paper, to Investigate performance and requirements of the information retrieval model, we analysis the retrieval models in open―domain QA tasks. With various experiments, we showed the retrieval performance on the various configurations. In addition, we provides hardware requirements for the retrieval model including model size, required amount of data load, and operations.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경 지식
Ⅲ. 정보 검색 모델 성능 분석
Ⅳ. 논의
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

참고문헌 (0)

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