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기술

QReCC

QReCC기술
연구 공개
2020년
발표 학회
NAACL 2021
대화 규모
약 1만 4천 개
질문과 답변 쌍
약 8만 개
QReCC는 대화 문맥을 반영한 질문 재작성과 문단 검색 및 독해를 함께 연구하는 데이터셋이다. 한 대화의 답이 여러 웹 문서에 흩어져 있는 개방형 질의응답을 다룬다.

대화 질문을 다시 표현하기

후속 질문은 이전 발화에 기대어 짧게 표현될 수 있다. 질문 재작성은 이런 문맥을 반영해 검색과 독해에 사용할 질문을 만드는 하위 과제로 다뤄진다.

여러 문서에 걸친 답

검색 대상은 약 1천만 웹 페이지를 나눈 5,400만 문단이다. 같은 대화에서 이어지는 질문도 서로 다른 페이지의 정보를 필요로 할 수 있어 하나의 고정된 문서를 읽는 설정과 다르다.

구성 요소별 평가

자료의 주석은 질문 재작성과 문단 검색 및 독해를 각각 학습하고 평가할 수 있게 한다. 전체 질의응답 결과뿐 아니라 어느 단계에서 성능 차이가 생기는지 분석할 수 있다.

초기 기준 시스템

논문은 질문 재작성 모델과 개방형 질의응답 모델을 결합한 기준 접근을 보고했다. 초기 시스템과 사람 평가 사이에 큰 차이가 있어 문맥 해석과 검색을 결합하는 설정의 어려움을 보여 줬다.

관련 문서

TREC CAsT 2019 / DoQA / doc2dial / DPR / 검색 증강 생성 / 언어 모델