• Question Answering(QA)은 다양한 종류의 질문에 대해 대답하는 인공지능을 만드는 연구 분야이다. 다양한 QA 시스템 중, Open-Domain Question Answering(ODQA)은 주어지는 지문이 따로 존재하지 않고 사전에 구축되어있는 Knowledge resource 에서 질문에 대답할 수 있는 문서를 찾는 과정이 추가된다.
• 본 ODQA 대회에서 우리가 만들 모델은 two-stage로 구성되어 있다. 첫 단계는 질문에 관련된 문서를 찾아주는 "retriever" 단계이고, 다음으로는 관련된 문서를 읽고 적절한 답변을 찾거나 만들어주는 "reader" 단계이다. 두 가지 단계를 각각 구성하고 그것들을 적절히 통합하게 되면, 어려운 질문을 던져도 답변을 해주는 ODQA 시스템을 만드는것이 이 프로젝트의 목표이다.

두 가지 평가지표가 있다. EM 기준으로 리더보드 등수가 반영되고, F1은 참고용으로만 활용된다.

• Exact Match(EM)
  • 모델의 예측과, 실제 답이 정확하게 일치할 때만 점수가 주어진다. 즉 모든 질문은 0점 아니면 1점으로 처리된다.
• F1 Score
  • EM과 다르게 부분 점수를 제공한다. 예를 들어, 정답은 "Barack Obama"지만 예측이 "Obama"일 때, EM의 경우 0점을 받겠지만 F1 Score는 겹치는 단어도 있는 것을 고려해 부분 점수를 받을 수 있다.

김민호	김성은	김지현	서가은	홍영훈

• 김민호 : 프로젝트 리팩토링, 핵심 문장 강조, Curriculum learning
• 김성은 : BM25 retriever, Elasticsearch, 데이터 전처리
• 김지현 : Custom model for question answering, Self-distillation, Ensemble
• 서가은 : 모델 & topk 변경 실험, 추가 데이터 fine tuning, balanced sampling
• 홍영훈 : TF-IDF retriever, DPR 구현, post-processing

• Train data : 3952
  • Feature: 'title', 'context', 'question', 'id', 'answers', 'document_id'
• Train과 validation 모두 유사한 분포의 context 길이를 갖는다.

• Wiki data 전처리

• Top-k 변경
• TF-IDF
• 자체 토크나이징
• BM25
• ElasticSearch
• DPR(Dense Passage Retrieval)

• klue/roberta-large 사용
• 핵심 문장 강조
• Custom model
  • LSTM
  • Bi-LSTM
  • SDS-CNN & MLP
• 추가 데이터셋을 활용한 전이학습
  • KorQuAD 1.0
  • KorQuAD 2.0
  • 기계독해 데이터셋
  • 뉴스기사 기계독해 데이터셋
  • 일반상식 데이터셋
• Balanced sampling
• Curriculum learning

• Hard voting
• Soft voting
• K-fold

• Self-distillation
• Post-processing

[https://docs.google.com/document/d/1ukhlsVAO_0NFwtCzAOifblNhNOXxd0g7n4raSZT-bck/edit?usp=sharing]