연구자들, COVID-19 기사에서 정보 추출 시스템 개발

바스크 대학교의 연구자들은 VIGICOVID라는 COVID-19 과학 기사 자동 정보 추출 시스템의 프로토타입을 개발했습니다. 이 시스템은 COVID-19에 대한 자연어 질문에 답변을 제공합니다.

VIGICOVID 프로젝트는 UPV/EHU의 HiTZ Centre, UNED의 NLP & IR 그룹, Elhuyar의 인공 지능 및 언어 기술 유닛이共同으로 진행했습니다.

이 연구는 지식 기반 시스템 저널에 발표되었습니다.

정보 검색 패러다임의 변화

Eneko Agirre는 UPV/EHU의 HiTZ Centre 책임자입니다.

“인공 지능 덕분에 정보 검색 패러다임이 바뀌고 있습니다.”라고 Agirre는 말했다. “지금까지 인터넷에서 정보를 검색할 때, 질문을 입력하고 시스템이 표시한 문서에서 답변을 찾아야 했습니다. 그러나 새로운 패러다임에서는 문서를 모두 읽지 않아도 답변을 직접 제공하는 시스템이 점점 더 많이 사용되고 있습니다.”

Xabier Saralegi는 Elhuyar의 연구자입니다.

“사용자는 키워드를 사용하여 정보를 요청하지 않고 직접 질문을 합니다.”

이 시스템은 두 단계로 답변을 검색합니다.

“첫 번째로, 질문에 대한 답변을 포함할 수 있는 문서를 키워드와 직접 질문을 결합하는 기술을 사용하여 검색합니다. 따라서 우리는 신경망 아키텍처를 탐색했습니다.”라고 Dr. Saralegi는 말했다.

깊은 신경망 아키텍처

팀은 예제를 사용하여 깊은 신경망 아키텍처를 구축했습니다.

“즉, 검색 모델과 질문 답변 모델은 깊은 기계 학습을 통해 훈련됩니다.”라고 그는 계속했습니다.

문서 집합은 먼저 추출된 후 질문과 답변 시스템을 통해 재처리되어 특정 답변을 얻을 수 있습니다.

“우리는 질문과 문서가 주어졌을 때 답변을 감지하고 답변의 위치를 알려주는 엔진을 구축했습니다.”라고 Dr. Agirre는 말했다.

연구자들은 자신의 연구 결과에 만족했습니다.

“우리는 실험에서 분석한 기술과 평가를 사용하여 프로토타입에 가장好的 결과를 제공했습니다.”라고 Dr. Agirre는 계속했습니다. “우리는 정보를 사용하기 위한 새로운 검색 방법을 개발했습니다. 이 방법은 정보 사용 과정을 쉽게합니다. 연구 수준에서, 제안된 기술이 작동하고 시스템이 좋은 결과를 제공한다는 것을 보여주었습니다.”

“우리의 결과는 기본 연구 프로젝트의 프로토타입입니다. 이것은 상업적 제품이 아닙니다.”라고 Saralegi는 추가했습니다.

그러나 이러한 유형의 프로토타입은 짧은 시간 내에 모델링할 수 있으므로 상업적 제품이 나오기까지 오래 기다릴 필요가 없습니다.