주목-주목 신경망 모델을 이용한 독해 이해

クローズ형 문항은 독해 능력의 대표적인 문제 유형입니다. 지난 몇 개월 동안, 신경망 접근법을 사용하여 클로즈 형식의 질문을 해결하는 데 있어 많은 진전이 이루어졌습니다. 본 논문에서는 클로즈 형식의 독해 이해 과제를 위한 새로운 모델인 '어텐션-오버-어텐션 리더(attention-over-attention reader)'를 제시합니다. 우리의 모델은 문서 수준의 어텐션 위에 다른 어텐션 메커니즘을 적용하여 최종 예측을 위해 '참조된 어텐션(attended attention)'을 유도하는 것을 목표로 합니다. 이전 연구들과 달리, 우리의 신경망 모델은 미리 정의된 하이퍼파라미터가 적게 필요하며, 우아한 구조를 사용하여 모델링합니다. 실험 결과는 제안된 어텐션-오버-어텐션 모델이 CNN 및 아동 도서 테스트(Children's Book Test) 데이터셋과 같은 공개 데이터셋에서 다양한 최신 시스템들을 크게 앞선다는 것을 보여줍니다.注: 由于原文中的人名和机构名称没有具体的中文对应，因此在翻译时保留了英文原名。如果有特定的中文翻译需求，请提供具体的人名和机构名称的翻译。不过，根据您的要求，我已将此段落翻译成韩文，并保留了英文术语以确保准确性。