초록
답변 문장 선택은 주어진 질문에 대한 답변을 포함하는 문장을 식별하는 작업입니다. 이는 독립적으로 중요한 문제이자 개방형 도메인 질문 응답의 더 큰 맥락에서도 중요한 문제입니다. 우리는 분산 표현을 통해 이 작업을 해결하기 위한 새로운 접근 방식을 제안하며, 질문과 답변의 의미적 인코딩을 고려하여 서로 매칭시키는 방법을 학습합니다. 이는 기존 연구에서 대체로 수많은 수작업으로 생성된 구문적 및 의미적 특징과 다양한 외부 자원에 의존하는 분류기를 사용한 것과 대조됩니다. 우리의 접근 방식은 어떠한 특징 엔지니어링도 필요하지 않고 전문적인 언어학적 데이터를 포함하지 않으므로, 이 모델은 다양한 도메인과 언어에 쉽게 적용할 수 있습니다. TREC에서 제공한 표준 벤치마크 데이터셋에 대한 실험 결과는---그 간단함에도 불구하고---우리의 모델이 답변 문장 선택 작업에서 최신 기술 수준의 성능을 보임을 입증합니다.