Attention Sum Reader 네트워크를 이용한 텍스트 이해

최근 몇 가지 큰 클로즈 스타일 문맥-질문-답변 데이터셋이 소개되었습니다: CNN 및 Daily Mail 뉴스 데이터와 아동 도서 테스트(Children's Book Test)입니다. 이러한 데이터셋의 크기 덕분에, 관련 텍스트 이해 작업은 현재 모든 대체 접근 방식을 능가하는 것으로 보이는 딥러닝 기술에 적합합니다. 우리는 주목(attention)을 사용하여 문서에서 직접 답변을 선택하는 새로운 간단한 모델을 제시합니다. 이는 유사한 모델에서 일반적으로 사용되는 문서 내 단어들의 혼합 표현을 통해 답변을 계산하는 것과 달리, 단일 단어로 이루어진 답변이 필요한 질문-답변 문제에 특히 적합하게 만듭니다. 우리의 모델 앙상블은 모든 평가된 데이터셋에서 새로운 최고 성능(state of the art)을 달성하였습니다.