초록
숫자 추론, 예를 들어 덧셈, 뺄셈, 정렬, 세기 등의 능력은 인간의 독해 이해에 핵심적인 역할을 하지만, 기존의 기계 독해 이해(MRC) 시스템에서는 이에 대한 고려가 부족한 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 질문과 본문 내 숫자들 간의 비교 정보를 고려하고 숫자 추론을 수행할 수 있도록 수치 인식 기반 그래프 신경망을 활용하는 수치 MRC 모델인 NumNet을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 DROP 데이터셋에서 EM 점수 64.56%를 기록하며, 숫자 간의 수치적 관계를 고려함으로써 기존의 모든 기계 독해 이해 모델을 능가하는 성능을 달성하였다.