
초록
음성 질문 응답(SQA)은 음성 문서 위에서 복잡한 추론이 필요하기 때문에 도전적입니다. 최근 연구들은 자동 음성 인식(ASR) 오류가 SQA에 미치는 재앙적인 영향을 보여주었습니다. 따라서 본 연구에서는 ASR 가설과 해당 참조 전사문 사이의 불일치를 맞춤으로써 ASR 오류를 완화하는 방법을 제안합니다. 이 영역 적응 작업에는 적대 모델이 적용되며, 이 모델은 QA 모델이 효과적으로 활용할 수 있는 영역 간 일관된 특성을 학습하도록 강제하여 SQA 결과를 개선하고자 합니다. 실험은 우리의 제안 모델의 효과성을 성공적으로 입증하였으며, 결과는 기존 최고 모델보다 2% EM 점수가 높았습니다.