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Re-Inference Method using Graph Merging in Graph Neural Network based Question Answering System

그래프 신경망 기반 질의응답 시스템에서 그래프 병합을 활용한 재추론 기법

  • Lee, Pil-Won (Department of Computer Science, Soongsil Univ.) ;
  • Kim, Sang-Hoon (Department of Information Security, Soongsil Univ.) ;
  • Shin, Yong-Tae (Dept of Computer Science and Engineering, Soongsil Univ.)
  • 이필원 (숭실대학교 컴퓨터학과) ;
  • 김상훈 (숭실대학교 정보보안학과) ;
  • 신용태 (숭실대학교 컴퓨터학부)
  • Published : 2021.11.04

Abstract

최근 다수의 문서를 고려해야하는 다중홉(multi-hop) 추론과 같은 복잡한 문제를 해결하기 위해 계층적 그래프 신경망기반 질의응답 시스템이 제안되었다. 계층적 그래프 신경망 기반 질의응답 시스템은 사람의 정확도를 뛰어넘었으나 제한된 문서를 통해 추론을 진행하기 때문에 문서에 충분한 정보가 없을 경우 추론에 실패할 가능성이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 위 문제를 해결하기 위해 정보를 재탐색하고 기존의 그래프 정보와 병합하여 기존의 정보와 새로운 정보를 고려하여 재추론 할 수 있는 그래프 병합 기법을 제안한다. 제안하는 그래프 병합 기법은 사전에 정의된 규칙에 의해 수행되며 노드의 병합 및 연결을 통해 새로운 그래프를 도출한다. 새로운 그래프는 그래프 신경망을 통해 추론을 진행하여 기존 정보와 새로운 정보를 고려한 정답을 도출할 수 있다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 대학ICT연구센터지원사업의 연구결과로 수행되었음 (IITP-2020-2020-0-01602)