생성적 도메인 적응 네트워크를 이용한 반지도 질의 응답

우리는 라벨이 없는 텍스트를 활용하여 질의 응답 모델의 성능을 향상시키는 반지도 질의 응답 문제를 연구합니다. 우리는 생성적 도메인 적응 네트워크라는 새로운 훈련 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크에서는 라벨이 없는 텍스트를 기반으로 질문을 생성하기 위해 생성 모델을 훈련하고, 모델이 생성한 질문과 인간이 생성한 질문을 결합하여 질의 응답 모델을 훈련합니다. 우리는 강화 학습을 기반으로 한 새로운 도메인 적응 알고리즘을 개발하여 모델 생성 데이터 분포와 인간 생성 데이터 분포 간의 불일치를 완화합니다. 실험 결과, 우리가 제안한 프레임워크는 라벨이 없는 텍스트에서 상당한 개선을 얻는 것으로 나타났습니다.