ReMO (Related Memory Object) 찾기: 텍스트 기반 추론을 위한 간단한 신경망 구조

관계 추론이 필요한 텍스트 기반 질문 응답 작업을 해결하기 위해서는 많은 양의 정보를 기억하고, 그 기억에서 질문과 관련된 정보를 찾아내는 것이 필요합니다. 대부분의 접근 방식은 외부 메모리와 Memory Network가 제안한 네 가지 구성 요소를 기반으로 하였습니다. 이들 중 독특한 구성 요소는 필요한 정보를 찾는 방법으로, 성능에 중요한 역할을 합니다. 최근에는 간단하지만 강력한 신경망 모듈인 Relation Network (RN)가 소개되었습니다. 우리는 Memory Network 관점에서 RN을 분석하여, 그 MLP 구성 요소가 질문과 객체 쌍 사이의 복잡한 관계를 밝혀낼 수 있다는 것을 인지하였습니다. 이를 바탕으로, MLP를 사용하여 Memory Network 구조에서 관련 정보를 찾아내는 방법을 제안합니다. 이 방법은 공동 학습된 bAbI-10k 스토리 기반 질문 응답 작업과 bAbI 대화 기반 질문 응답 작업에서 새로운 최고 수준의 결과를 보여주었습니다.