DADgraph: 다자 대화 기계 독해를 위한 담론 인지 대화 그래프 신경망

다자 대화 기반 기계 독해(Multiparty Dialogue Machine Reading Comprehension, MRC)는 기존 MRC와 달리 모델이 복잡한 대화 내 언어 구조(discourse structure)를 처리해야 한다는 점에서 차별화된다. 기존의 MRC 연구에서는 이러한 대화적 언어 구조가 고려되지 않았으나, 다자 대화 상황에서 이를 효과적으로 활용하기 위해 우리는 대화 의존성 링크(discourse dependency links)와 대화 관계(discourse relations)를 활용하여 대화 그래프를 명시적으로 구성하는 대화 인지형 대화 그래프 신경망(DADgraph)을 제안한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해, 다자 대화 데이터셋으로 구성된 대규모 MRC 데이터셋인 Molweni 코퍼스를 대상으로 실험을 수행하였다. Molweni 코퍼스에서의 실험 결과, 제안한 대화 인지형 모델은 강력한 신경망 기반 MRC 기준 모델에 비해 통계적으로 유의미한 성능 향상을 달성함을 확인하였다.