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질의에 대한 정답을 찾는 질의 응답 시스템으로서,문서 내에 포함된 복수의 본문 문장과 상기 정답이 상기 문서 내에 미리 결정되어 있는 질의 문장을 바탕으로 비교 네트워크를 사전 훈련하고, 사전 훈련의 결과에 따라 상기 복수의 본문 문장과 상기 질의 문장 간의 문장 비교 정보를 생성하는 문장 비교부, 및상기 문서 내의 본문, 상기 질의 문장, 및 상기 문장 비교 정보를 사용하여 상기 질의 문장에 대응하는 상기 정답이 출력될 수 있도록 정답 탐지 네트워크를 훈련하는 정답 탐지부를 포함하는 질의 응답 시스템
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제1항에서,상기 질의 문장을 인코딩하여 질의 임베딩 벡터를 생성하는 질의 인코더, 및상기 복수의 본문 문장을 인코딩하여 상기 복수의 본문 문장에 각각 대응하는 복수의 본문 문장 임베딩 벡터를 생성하는 본문 인코더를 더 포함하는 질의 응답 시스템
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제2항에서,상기 문장 비교부는, 각각의 상기 복수의 본문 문장 임베딩 벡터와 상기 질의 임베딩 벡터 간의 의미 유사도를 상기 문장 비교 정보로서 생성하는, 질의 응답 시스템
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제1항에서,상기 문장 비교 정보는, 각각의 상기 복수의 본문 문장이 상기 정답 문장일 확률을 나타내는, 질의 응답 시스템
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질의에 대한 정답을 찾는 질의 응답 시스템의 훈련 방법으로서,문서 내에 포함된 복수의 본문 문장과 상기 정답이 상기 문서 내에 미리 결정되어 있는 질의 문장을 바탕으로 상기 복수의 본문 문장과 상기 질의 문장 간의 문장 비교 정보를 생성하는 단계, 상기 문장 비교 정보의 손실 값을 계산하는 단계, 및상기 문서 내의 본문, 상기 질의 문장, 상기 문장 비교 정보, 및 상기 문장 비교 정보의 손실 값을 바탕으로 상기 질의 문장에 대응하는 상기 정답이 출력될 수 있도록 정답 탐지 네트워크를 훈련하는 단계를 포함하는 훈련 방법
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제5항에서,상기 질의 문장을 인코딩하여 질의 임베딩 벡터를 생성하는 단계, 및상기 복수의 본문 문장을 인코딩하여 상기 복수의 본문 문장에 각각 대응하는 복수의 본문 문장 임베딩 벡터를 생성하는 단계를 더 포함하는 훈련 방법
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제6항에서,상기 문장 비교 정보를 생성하는 단계는,각각의 상기 복수의 본문 문장 임베딩 벡터와 상기 질의 임베딩 벡터 간의 의미 유사도를 상기 문장 비교 정보로서 생성하는 단계를 포함하는, 훈련 방법
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제5항에서,상기 문장 비교 정보는, 각각의 상기 복수의 본문 문장이 상기 정답 문장일 확률 값인, 훈련 방법
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제8항에서,상기 문장 비교 정보의 손실 값을 계산하는 단계는,확률 1에서 상기 확률 값을 차감함으로써 상기 손실 값을 계산하는 단계를 포함하는, 훈련 방법
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제5항에서,상기 정답 탐지 네트워크를 훈련하는 단계는,상기 문장 비교 정보의 손실 값을 상기 정답 탐지 네트워크의 정답 탐지 손실 값에 부가하는 단계를 포함하는, 훈련 방법
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질의에 대한 정답을 찾는 질의 응답 시스템의 훈련 방법으로서,문서 내에 포함된 복수의 본문 문장의 상기 정답이 상기 문서 내에 미리 결정되어 있는 질의 문장으로부터 상기 복수의 본문 문장에 각각 대응하는 자질 벡터를 생성하는 단계, 및상기 문서의 본문, 상기 질의 문장, 및 상기 자질 벡터를 바탕으로 상기 질의 문장에 대응하는 상기 정답이 출력될 수 있도록 정답 탐지 네트워크를 훈련하는 단계를 포함하는 훈련 방법
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제11항에서,상기 질의 문장을 인코딩하여 질의 임베딩 벡터를 생성하는 단계, 및상기 복수의 본문 문장을 인코딩하여 상기 복수의 본문 문장에 각각 대응하는 복수의 본문 문장 임베딩 벡터를 생성하는 단계를 더 포함하는 훈련 방법
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제12항에서,상기 자질 벡터는 상기 복수의 본문 문장 임베딩 벡터 및 상기 질의 임베딩 벡터 간의 아다마르 곱(Hadamard product) 벡터인, 훈련 방법
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제13항에서,상기 정답 탐지 네트워크를 훈련하는 단계는,상기 복수의 본문 문장 임베딩 벡터 또는 상기 문서 내에 포함된 단어의 단어 임베딩 벡터 내에 상기 자질 벡터를 삽입하는 단계를 포함하는, 훈련 방법
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질의에 대한 정답을 찾는 질의 응답 시스템으로서,문서 내에 포함된 복수의 본문 문장과 상기 정답이 상기 문서 내에 미리 결정되어 있는 질의 문장을 바탕으로 상기 복수의 본문 문장과 상기 질의 문장 간의 문장 비교 정보를 생성하고, 상기 문장 비교 정보의 손실 값을 계산하는 문장 비교부, 및 상기 문서 내의 본문, 상기 질의 문장, 상기 문장 비교 정보, 및 상기 문장 비교 정보의 손실 값을 바탕으로 상기 질의 문장에 대응하는 상기 정답이 출력될 수 있도록 정답 탐지 네트워크를 훈련하는 정답 탐지부를 포함하는 질의 응답 시스템
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제15항에서,상기 질의 문장을 인코딩하여 질의 임베딩 벡터를 생성하는 질의 인코더, 및상기 복수의 본문 문장을 인코딩하여 상기 복수의 본문 문장에 각각 대응하는 복수의 본문 문장 임베딩 벡터를 생성하는 본문 인코더를 더 포함하는 질의 응답 시스템
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제16항에서,상기 문장 비교부는, 각각의 상기 복수의 본문 문장 임베딩 벡터와 상기 질의 임베딩 벡터 간의 의미 유사도를 상기 문장 비교 정보로서 생성하는, 질의 응답 시스템
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제15항에서,상기 문장 비교 정보는, 각각의 상기 복수의 본문 문장이 상기 정답 문장일 확률 값인, 질의 응답 시스템
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제18항에서,상기 문장 비교부는, 확률 1에서 상기 확률 값을 차감함으로써 상기 손실 값을 계산하는, 질의 응답 시스템
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제15항에서,상기 정답 탐지부는, 상기 문장 비교 정보의 손실 값을 상기 정답 탐지 네트워크의 정답 탐지 손실 값에 부가하는, 질의 응답 시스템
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