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저자정보
배용진 (한국전자통신연구원) 배경만 (한국전자통신연구원)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.11
수록면
107 - 110 (4page)

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늦은 상호작용(late interaction)을 사용하는 뉴럴 검색은 효과적인 성능을 나타내고 있다. 그러나, 단락 내 모든 토큰 임베딩 결과를 저장하기 때문에 큰 비용이 필요하다. 본 논문에서는 색인 볼륨을 축소하면서 효과적인 성능을 내는 다중 관점 토큰 기반의 늦은 상호작용 검색 방법을 제안한다. 실험 결과, 토큰 임베딩 볼륨을 22%로 축소하여도, 전체 토큰을 사용하여 검색한 성능의 99%를 달성할 수 있는 것을 확인하였다.
#information retrieval #deep learning #neural retrieval #question answering system

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 제안 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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