BERTserini를 이용한 End-to-End 오픈 도메인 질문 응답

우리는 BERT와 오픈 소스 Anserini 정보 검색 툴킷을 통합한 엔드투엔드 질문 응답 시스템을 제시합니다. 현재 대부분의 질문 응답 및 독해 모델이 적은 양의 입력 텍스트를 처리하는 것과 달리, 우리의 시스템은 대규모 위키피디아 문서에서 답변을 식별하기 위해 IR(정보 검색)의 최선의 관행과 BERT 기반 리더를 통합하여 엔드투엔드 방식으로 작동합니다. 우리는 표준 벤치마크 테스트 컬렉션에서 이전 결과보다 크게 개선된 성능을 보고하며, 이는 SQuAD로 사전 학습된 BERT를 미세 조정하는 것이 답변 범위를 식별하는 데 높은 정확도를 달성하기에 충분함을 입증합니다.