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• Question Generation

Question Generation using Deep Learning in NLP

Abstract

Question generation is a relatively new task which has recently been attracting a lot of attention in the world of NLP. Do check out the video to find out what automatic question generation (AQG) is all about and how current state-of-the-art question generation systems are built using pretrained transformer-based language models.

자동 질문 생성(AQG) 기술

자동 질문 생성(AQG, Automatic Question Generation)은 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 분야의 한 기술로, 주어진 텍스트(문서, 기사, 책 등)나 지식 베이스로부터 질문을 자동으로 생성하는 것을 의미합니다. AQG 기술은 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 특히 교육 분야에서 학습 효과를 증진시키는 데 기여할 수 있습니다.

AQG 기술의 작동 방식

AQG 기술은 다양한 방법론을 기반으로 작동합니다. 초기 AQG 시스템은 규칙 기반 접근 방식을 사용하여 질문을 생성했습니다. 하지만 최근에는 딥러닝 기술의 발전과 함께 신경망 기반 접근 방식이 주류를 이루고 있습니다.

1. 규칙 기반 접근 방식:

• 미리 정의된 규칙과 템플릿에 따라 질문을 생성합니다.
• 장점: 비교적 간단하게 구현 가능, 생성된 질문의 문법적 정확성 높음
• 단점: 다양한 유형의 질문 생성에 한계, 복잡한 문장 구조 처리 어려움

2. 신경망 기반 접근 방식:

• 딥러닝 모델(RNN, LSTM, Transformer 등)을 사용하여 텍스트의 의미를 파악하고 질문을 생성합니다.
• 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence) 모델이 주로 사용됩니다.
• 장점: 다양한 유형의 질문 생성 가능, 복잡한 문장 구조 처리 용이
• 단점: 대량의 학습 데이터 필요, 모델 학습 및 튜닝 어려움

최근에는 사전 훈련된 언어 모델(BERT, GPT 등)을 활용하여 AQG 성능을 향상시키는 연구가 활발히 진행되고 있습니다.

AQG 기술의 활용 분야

• 교육:
  • 학습 자료 기반 질문 자동 생성
  • 학생들의 이해도 평가 및 맞춤형 학습 콘텐츠 제공
  • 챗봇 기반 학습 지원 시스템 구축
• 검색 엔진:
  • 사용자 질문에 대한 답변 생성
  • 검색 결과의 품질 향상
• 대화 시스템:
  • 챗봇의 질문 생성 능력 향상
  • 사용자 참여를 유도하는 대화 생성
• 콘텐츠 제작:
  • 퀴즈, 설문 조사 등 다양한 콘텐츠 자동 생성

AQG 기술의 발전 과제

• 질문 품질 향상:
  • 의미적으로 정확하고 맥락에 맞는 질문 생성
  • 다양한 유형의 질문 생성
  • 질문의 난이도 조절
• 맥락 이해도 향상:
  • 텍스트의 맥락을 정확하게 파악하고 질문에 반영
  • 복잡한 문장 구조 및 의미 관계 이해
• 학습 데이터 부족 문제 해결:
  • 소량의 데이터로도 효과적인 학습이 가능한 모델 개발
  • 데이터 증강(Data Augmentation) 기법 활용
• 평가 기준 마련:
  • AQG 시스템의 성능을 객관적으로 평가할 수 있는 기준 마련

자동 질문 생성 기술은 NLP 분야에서 활발하게 연구되고 있으며, 앞으로 더욱 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대됩니다.