대규모 다중 홉 독해 이해를 위한 인지 그래프

우리는 웹 규모 문서에서 다중 홉 독해 이해 질문 응답을 위한 새로운 CogQA 프레임워크를 제안합니다. 인지 과학의 이중 처리 이론에 기반하여, 이 프레임워크는 암묵적 추출 모듈(시스템 1)과 명시적 추론 모듈(시스템 2)을 조정하여 반복적인 과정에서 점진적으로 인지 그래프를 구축합니다. 정확한 답변을 제공하는 동시에, 우리 프레임워크는 설명 가능한 추론 경로를 추가로 제공합니다. 특히 BERT와 그래프 신경망을 기반으로 한 우리의 구현은 HotpotQA fullwiki 데이터셋에서 다중 홉 추론 질문에 대해 수백만 개의 문서를 효율적으로 처리하며, 리더보드에서 34.9의 우승 공동 F1 점수를 달성하였고, 이는 경쟁자의 23.1과 비교됩니다.