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학습 장치의 동작 방법으로서,문서와 정답에 대한 질의 생성 과정에서, 현재까지 추출된 단어 토큰들의 질의 타입을 판단하는 단계,복수의 질의 생성 모델들 중에서, 판단한 질의 타입과 다른 타입의 특정 질의 생성 모델을, 다음 단어 토큰을 생성할 모델로 결정하는 단계,상기 특정 질의 생성 모델이 입력 정보로부터, 어휘에 대해 예측한 확률 분포를 획득하는 단계, 그리고상기 확률 분포를, 상기 입력 정보에 대한 정규화된 레이블로 생성하고, 상기 입력 정보와 상기 정규화된 레이블을 이용하여, 신규 질의 생성 모델을 학습시키는 단계를 포함하는 동작 방법
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제1항에서,상기 입력 정보는 상기 문서, 상기 정답, 그리고 상기 현재까지 추출된 단어 토큰들을 포함하는, 동작 방법
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제1항에서,상기 특정 질의 생성 모델이 상기 입력 정보로부터 예측한 새로운 단어 토큰을 추출하고, 상기 현재까지 추출된 단어 토큰들에 상기 새로운 단어 토큰을 추가하고, 상기 질의 생성 과정을 반복하는 단계를 더 포함하는, 동작 방법
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제1항에서,상기 정규화된 레이블은상기 복수의 질의 생성 모델들 중에서 선택된 질의 생성 모델에서 생성되는, 동작 방법
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제1항에서,상기 복수의 질의 생성 모델들은언어 모델 타입의 질의 생성 모델, 그리고 역번역 기반으로 질의를 생성하는 복사 타입의 질의 생성 모델을 포함하는, 동작 방법
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제1항에서,상기 다음 단어 토큰을 생성할 모델로 결정하는 단계는상기 현재까지 생성된 단어 토큰들이 상기 복수의 질의 생성 모델들 중에서 어느 질의 생성 모델로 편향되어 있는지 판별하고, 편향을 제거하는 방향으로 다음 단어 토큰을 생성할 질의 생성 모델을 선택하는, 동작 방법
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학습 장치의 동작 방법으로서, 서로 다른 타입의 복수의 질의 생성 모델들을 조합하여, 문서로부터 정답에 대한 질의를 구성하는 단어 토큰들을 순차적으로 추출하는 단계,상기 단어 토크들이 순차적으로 추출될 때마다, 상기 복수의 질의 생성 모델들 중에서 해당 단어 토크를 예측한 질의 생성 모델의 확률 분포를 획득하는 단계, 그리고상기 단어 토크들이 순차적으로 추출될 때마다 획득한 상기 확률 분포를 상기 문서에 대한 질의 생성을 학습하는 신규 질의 생성 모델로 제공하는 단계를 포함하는, 동작 방법
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제7항에서,상기 단어 토큰들을 순차적으로 추출하는 단계는현재까지 추출된 단어 토큰들이 상기 복수의 질의 생성 모델들 중에서 어느 질의 생성 모델로 편향되어 있는지 판별하고, 편향을 제거하는 방향으로 다음 단어 토큰을 생성할 특정 질의 생성 모델을 결정하는 단계, 그리고상기 특정 질의 생성 모델이 입력 정보로부터 예측한 새로운 단어 토큰을 추출하는 단계를 포함하는, 동작 방법
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제7항에서,상기 특정 질의 생성 모델을 결정하는 단계는상기 현재까지 추출된 단어 토큰들의 질의 타입을 판단하고, 상기 복수의 질의 생성 모델들 중에서, 판단한 질의 타입과 다른 타입을 상기 특정 질의 질의 생성 모델로 결정하는, 동작 방법
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제7항에서,상기 단어 토크들이 순차적으로 추출될 때마다 획득한 상기 확률 분포는, 상기 복수의 질의 생성 모델들을 정규화한 레이블로써 상기 신규 질의 생성 모델의 학습에 사용되는, 동작 방법
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제7항에서,상기 복수의 질의 생성 모델들은언어 모델 타입의 질의 생성 모델, 그리고 역번역 기반으로 질의를 생성하는 복사 타입의 질의 생성 모델을 포함하는, 동작 방법
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적어도 하나의 프로세서에 의해 동작하는 학습 장치로서,서로 다른 타입의 복수의 질의 생성 모델들을 조합하여, 문서로부터 정답에 대한 질의를 구성하는 단어 토큰들을 순차적으로 추출하고, 상기 단어 토크들이 순차적으로 추출될 때마다, 상기 복수의 질의 생성 모델들 중에서 해당 단어 토크를 예측한 질의 생성 모델의 확률 분포를 획득하는 교사 모델, 그리고상기 교사 모델로부터, 상기 단어 토큰들이 순차적으로 추출될 때마다 획득한 상기 확률 분포를, 입력 정보에 대한 레이블로 전달받고, 상기 입력 정보로부터 예측한 다음 단어 토큰의 확률 분포와 상기 레이블과의 손실을 학습하는 학생 모델을 포함하는 학습 장치
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제12항에서,상기 교사 모델은현재까지 추출된 단어 토큰들이 상기 복수의 질의 생성 모델들 중에서 어느 질의 생성 모델로 편향되어 있는지 판별하고, 편향을 제거하는 방향으로 다음 단어 토큰을 생성할 특정 질의 생성 모델을 결정하며, 상기 특정 질의 생성 모델이 입력 정보로부터 예측한 새로운 단어 토큰을 추출하는, 학습 장치
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제12항에서,상기 교사 모델은상기 현재까지 추출된 단어 토큰들의 질의 타입을 판단하고, 상기 복수의 질의 생성 모델들 중에서, 판단한 질의 타입과 다른 타입을 상기 특정 질의 질의 생성 모델로 결정하는, 학습 장치
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제12항에서,상기 복수의 질의 생성 모델들은언어 모델 타입의 질의 생성 모델, 그리고 역번역 기반으로 질의를 생성하는 복사 타입의 질의 생성 모델을 포함하고,상기 교사 모델과 상기 학생 모델은 파이프라인으로 연결되는, 학습 장치
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