UniK-QA: 개방형 도메인 질문 응답을 위한 구조화된 및 비구조화된 지식의 통합 표현

구조화된, 비구조화된, 반구조화된 지식 소스(텍스트, 표, 목록, 지식 기반 등)를 활용한 개방형 도메인 질문 응답을 연구한다. 기존 연구와 달리, 모든 지식 소스를 텍스트로 통일화한 후, 기존에는 텍스트 소스에 한정되어 사용되던 리트리버-리더 모델을 적용하는 통합적 접근법을 제안한다. 이 방법은 최신 그래프 기반 기법과 비교해 지식 기반 질문 응답 작업에서 성능을 11점 향상시켰으며, 특히 유니티 지식 모델(UniK-QA)이 이질적인 지식 소스를 간단하면서도 효과적으로 통합할 수 있음을 입증했다. 이는 자연질문(NaturalQuestions)과 웹질문(WebQuestions)이라는 두 가지 대표적인 질문 응답 벤치마크에서 각각 3.5점, 2.6점의 성능 향상을 통해 최신 기술 수준을 한층 끌어올렸다.UniK-QA의 코드는 다음에서 공개되어 있다: https://github.com/facebookresearch/UniK-QA.