초록
스토리 클로즈 테스트에서 시스템은 4문장으로 구성된 이야기의 서두를 제시받고, 두 가지 가능한 결말 중 어느 것이 해당 이야기의 '올바른' 결말인지 판단해야 합니다. 이전 연구에서는 학습 데이터셋을 무시하고 검증 데이터셋에서 모델을 학습시키면, 학습 데이터셋과 검증 및 테스트 데이터셋 간에 스타일적 차이 때문에 이 작업에서 높은 정확도를 달성할 수 있음을 보여주었습니다. 이러한 접근 방식을 따르면서, 우리는 피드포워드 네트워크에서 스토리의 스킵-사고 임베딩을 사용하여 이 작업에서 최신 기술에 근접한 성능을 달성하는 더 단순한 완전 신경망 접근 방식을 제안합니다. 또한 우리의 접근 방식에서는 전체 서두 대신 서두의 마지막 문장만 고려해도 더 높은 정확도를 얻을 수 있음을 발견했습니다.