Process / pipeline
기계 독해 (Machine Reading Comprehension, MRC)
Rajpurkar, Zhang, Lopyrev, Liang (2016)의 SQuAD 벤치마크로 대중화된 기계 독해(MRC)는 모델이 주어진 지문을 읽고 객관식 또는 개방형 질문에 답하는 자연어 처리 작업입니다. 지문과 질문을 기계 생성 답변으로 변환하여 정보 검색, 교육 기술, 데이터베이스 질의를 지원합니다.
방법 전문 읽기
회원 전용
로그인무료 계정으로 로그인하면 이 섹션을 읽을 수 있습니다.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
출처
- Rajpurkar, P., Zhang, J., Lopyrev, K. & Liang, P. (2016). SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text. EMNLP, 2383-2392. DOI: 10.18653/v1/D16-1264 ↗
- Yang, Z. et al. (2018). HotpotQA: A Dataset for Diverse, Explainable Multi-hop Question Answering. EMNLP. DOI: 10.18653/v1/D18-1259 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 1). Neural Machine Reading Comprehension (MRC). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/text-mining/neural-machine-reading
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
Compare side by side →