질문 응답
질문 응답
개
질문 응답(Questioning, QA) 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)의 핵심야 중 하나로, 주어진 질문에 대해 자연어로 정확한 답변을 생성하거나 추하는 기술을 의미. QA 시스은 단순한 정보 검색을, 질문의 의미를하고, 관련 문서나식에서 정확한을 도출하는 중점을 둔다. 기술은 챗, 가상 비서, 고객 지원 시스템, 교육용 도구 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 최근에는 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 발전으로 그 성능과 범위가 크게 향상되었다.
질문 응답 시스템의 종류
질문 응답 시스템은 사용하는 데이터 소스와 처리 방식에 따라 주로 다음과 같이 분류된다.
1. 추출형 질문 응답 (Extractive QA)
추출형 QA는 주어진 문맥(context) 내에서 질문에 대한 답변을 직접 추출하는 방식이다. 예를 들어, 질문 "서울의 인구는 얼마인가요?"에 대해 주어진 기사에서 "서울의 인구는 약 970만 명이다."라는 문장을 찾아 "약 970만 명"을 답변으로 제시한다.
- 특징: 답변은 입력 문맥의 일부분 그대로 사용된다.
- 사용 기술: BERT, RoBERTa와 같은 트랜스포머 기반 모델들이 널리 사용된다.
- 대표 데이터셋: SQuAD (Stanford Question Answering Dataset)
2. 생성형 질문 응답 (Abstractive QA)
생성형 QA는 문맥을 바탕으로 새로운 문장을 생성하여 답변을 구성한다. 문맥에 있는 정보를 재구성하거나 요약하여 자연스러운 답변을 생성한다.
- 특징: 답변이 문맥에 정확히 존재하지 않아도 의미를 파악해 생성 가능.
- 사용 기술: T5, BART, GPT 계열 모델 등 시퀀스-투-시퀀스(sequence-to-sequence) 아키텍처 기반.
- 도전 과제: 사실성 유지, 일관성 있는 생성, 과도한 생성(hallucination) 방지.
3. 지식 기반 질문 응답 (Knowledge-Based QA)
이 방식은 구조화된 지식 베이스(예: 위키데이터, DBpedia)를 활용하여 질문에 답변한다. 질문을 논리적 쿼리(예: SPARQL)로 변환하고, 지식 그래프에서 정보를 검색한다.
- 예시: "아인슈타인이 태어난 해는?" → 지식 그래프에서
Einstein → birthYear → 1879 - 도전 과제: 자연어를 정확한 쿼리로 변환하는 것(의미 분석), 지식 베이스의 불완전성.
4. 오픈 도메인 vs 클로즈드 도메인 QA
- 오픈 도메인 QA: 특정 도메인에 제한되지 않고, 일반 상식이나 광범위한 주제에 대해 답변 가능 (예: Google 검색).
- 클로즈드 도메인 QA: 특정 분야(예: 의학, 법률, 기업 내부 문서)에 한정된 정보를 기반으로 답변.
질문 응답의 핵심 기술 요소
1. 질문 이해 (Question Understanding)
질문의 의도(intent)를 파악하고, 핵심 엔티티(사람, 장소, 날짜 등)와 질문 유형(‘무엇’, ‘언제’, ‘왜’ 등)을 식별하는 과정이다. 예를 들어, “삼성전자의 설립 연도는?”이라는 질문은 ‘설립 연도’를 묻는 정보 탐색형 질문이다.
2. 문맥 검색 (Context Retrieval)
오픈 도메인 QA의 경우, 먼저 질문과 관련된 문서나 문장을 검색하는 단계가 필요하다. 이 과정에서는 정보 검색(IR) 기술과 밀접하게 연계된다.
- 사용 기술: BM25, Dense Retrieval (DPR: Dense Passage Retrieval), 벡터 기반 유사도 검색.
3. 답변 추출 또는 생성 (Answer Extraction/Generation)
검색된 문맥을 바탕으로 답변을 추출하거나 생성한다. 추출형 모델은 시작 위치와 끝 위치를 예측하고, 생성형 모델은 토큰 단위로 답변을 생성한다.
4. 신뢰도 평가 (Confidence Scoring)
시스템이 제공한 답변의 신뢰도를 수치로 평가하여, 사용자에게 정확성 여부를 판단할 수 있도록 돕는다. 이는 실용적인 QA 시스템에서 매우 중요하다.
평가 지표
질문 응답 시스템의 성능은 다음과 같은 지표로 평가된다.
| 지표 | 설명 |
|---|---|
| 정확도 (Accuracy) | 정답 일치하는 답변의 비율 |
| F1 점수 | 정밀도와 재현율의 조화 평균 (추출형 QA에서 주로 사용) |
| EM (Exact Match) | 예측된 답변이 정답과 완전히 일치하는 경우의 비율 |
| BLEU / ROUGE | 생성형 QA에서 생성된 문장의 품질 평가 (참고 문장과의 유사도 기반) |
최근 발전 및 사례
최근 대규모 언어 모델의 등장으로 QA 기술은 비약적으로 발전했다. 예를 들어:
- GPT-3/4, PaLM, LLaMA 등의 모델은 사전 학습된 방대한 지식을 바탕으로 복잡한 질문에 답변할 수 있다.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): 검색과 생성을 결합한 아키텍처로, 외부 지식을 동적으로 활용하여 생성형 QA의 정확도를 높인다.
- HyDE (Hypothetical Document Embeddings): 가상의 답변을 생성한 후, 이를 기반으로 관련 문서를 검색하는 방법.
관련 데이터셋
- SQuAD 1.0/2.0: 추출형 QA의 표준 벤치마크. 2.0은 답변이 없는 질문도 포함.
- Natural Questions (NQ): 실제 Google 검색 로그에서 추출한 질문과 답변 쌍.
- TriviaQA: 일반 상식 기반의 오픈 도메인 QA 데이터셋.
- MS MARCO: 실제 검색 쿼리와 관련된 답변을 포함.
참고 자료 및 관련 문서
- SQuAD 데이터셋
- Hugging Face Transformers 라이브러리
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) 논문
- BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
질문 응답 기술은 인공지능과 자연어 처리의 핵심 응용 분야로서, 지속적인 연구와 실용화를 통해 인간과 기계 간의 소통을 더욱 자연스럽고 정확하게 만들고 있다.
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