기계에게 읽고 이해하는 법을 가르치기

기계에게 자연어 문서를 읽는 법을 가르치는 것은 여전히 해결되지 않은 과제입니다. 기계 읽기 시스템은 그들이 본 문서의 내용에 대한 질문에 답하는 능력으로 테스트될 수 있지만, 지금까지 이러한 평가를 위한 대규모 학습 및 테스트 데이터셋이 부족했습니다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하고 대규모 감독된 독해 이해 데이터를 제공하는 새로운 방법론을 정의합니다. 이를 통해 언어 구조에 대한 사전 지식이 최소한인 상태에서 실제 문서를 읽고 복잡한 질문에 답할 수 있는 주의 기반(attention-based) 심층 신경망(deep neural networks) 모델 클래스를 개발할 수 있게 되었습니다.