그래프와 트리 구조를 활용한 한국어 문장제 수학 문제 풀이의 성능개선 연구

초록

선행 연구에서 영어 문장제 수학 문제를 해결하려 한 다양한 시도가 있었다. 많은 연구에서 Sequence-to-Sequence(이하 Seq2seq) 패러다임을 넘어선 트리, 그래프 등의 구조를 도입하여 개선된 성능을 달성할 수 있었다. 하지만 한국어 문장제 수학 문제 풀이 연구에서는 트리(Tree)나 그래프(Graph)등으로 제안된 구조를 활용한 모델 사례가 없다. 이에 본 논문에서는 한국어 사전학습 언어모델을 사용하여 트리 구조를 활용하는 모델, 트리와 그래프 구조를 함께 활용하는 모델에 대한 한국어 문장제 수학 문제 풀이 능력의 가능성을 검토해보고자 한다. 테스트 결과 그래프와 트리 구조를 도입함으로써 Seq2seq 구조의 모델 대비 약 20%의 정확도 향상을 보였고, 나아가 한국어 사전학습 언어모델을 사용한 것이 사용하지 않은 것 대비 4.66～5.96%의 정확도 향상을 보였다.

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