
초록
기계 독해(Machine Comprehension, MC) 과제의 질문에 답하기 위해서는 모델이 질문과 문맥 간의 상호작용을 설정해야 합니다. 단일 패스 모델이 답변을 수정하거나 교정할 수 없는 문제를 해결하기 위해, 우리는 반추 리더(Ruminating Reader)를 제시합니다. 반추 리더는 양방향 주의 흐름 모델(Bi-Directional Attention Flow Model, BiDAF)에 두 번째 주의 패스와 새로운 정보 융합 구성 요소를 추가합니다. 우리는 BiDAF 모델 위에서 쿼리 인식 문맥 벡터 표현을 구축하고 중간 표현과 인코딩 표현을 융합하는 새로운 레이어 구조를 제안합니다. 우리는 다단계 주의 메커니즘이 양방향 주의 구조에 적용될 수 있음을 보여줍니다. SQuAD 데이터셋에서 수행한 실험에서는 반추 리더가 BiDAF 기준 모델보다 크게 우수하며, 다른 모든 공개된 시스템의 성능과 일치하거나 이를 초월함을 확인할 수 있었습니다.