Machine Reading Comprehension
기계독해(Machine Reading Comprehension, MRC)는 컴퓨터가 주어진 텍스트를 이해하고 질문에 답할 수 있도록 하는 자연어 처리(NLP)의 한 분야이다. 인간의 독해 능력을 모방하여 정보를 추출하고 추론하는 작업을 목표로 하며, 다양한 분야의 지식에 빠르게 접근하여 실용적인 답변을 제공할 수 있는 기술로 주목받고 있다. 최근에는 더욱 정교한 모델들이 개발되면서 기계독해의 성능이 향상되고 있다.
MRC는 주로 질문-답변(QA) 시스템에 적용되며, 사용자가 특정 질문을 입력하면 모델이 텍스트에서 관련 정보를 찾아 답변을 생성한다. 이를 위해 모델은 주어진 문서에서 의미를 파악하고, 질문에 적절히 대응할 수 있는 정보들을 분석해야 한다. 대표적인 MRC 모델로는 구글의 BERT와 오픈AI의 GPT 시리즈가 있으며, 방대한 데이터로 학습되어 높은 정확도를 자랑한다.
MRC의 유형
기계독해 시스템은 크게 두 가지 유형으로 나뉜다. 첫째는 텍스트에서 명확한 정답을 찾는 '추출형(extractive)' 방식이며, 둘째는 텍스트의 의미를 바탕으로 새로운 답변을 생성하는 '생성형(generative)' 방식이다. 추출형은 주어진 지문에서 그대로 답을 가져오는 방식으로 신뢰성 있는 정보를 빠르게 제공한다. 반면 생성형은 질문의 맥락을 이해하고 답변을 자유롭게 생성할 수 있어 대화형 응답에 적합하다.
추출형 MRC 모델은 정확한 정보를 찾아내는 능력이 중요하며, 이를 위해 다양한 검색 및 매칭 기술이 사용된다. 반면 생성형 모델은 텍스트의 의미와 맥락을 이해하고 이를 바탕으로 새로운 문장을 만들어내는 능력이 핵심이다. 특히 생성형 모델은 인간과 유사한 수준의 글쓰기 능력을 보여주며, 여러 산업 분야에서 활용 가능성을 높이고 있다.
MRC 데이터 셋
MRC 데이터셋의 대표적인 예시로는 SQuAD(Stanford Question Answering Dataset)가 있다. SQuAD는 위키피디아 문서에서 발췌한 내용을 바탕으로 질문과 답변 쌍을 구성한 데이터셋으로, MRC 모델의 성능을 평가하는 데 널리 사용된다. 이외에도 TriviaQA, Natural Questions와 같은 데이터셋이 있으며, 각각 다양한 질문 유형과 텍스트 소스를 포함하여 모델의 일반화 능력을 테스트하는 데 사용된다. 이러한 데이터셋들은 MRC 모델이 질문의 맥락을 이해하고 적절한 정보를 추출하는 능력을 평가하는 데 중요한 역할을 한다. 추가적으로, KorQuAD는 한국어로 구성된 기계독해 데이터셋으로, SQuAD의 한국어 버전이라 할 수 있다. KorQuAD는 한국어 위키피디아 문서를 바탕으로 질문과 답변 쌍을 구성하여, 한국어 환경에서 MRC 모델의 성능을 테스트하고 개선하는 데 중요한 역할을 한다.
KorQuAD의 구성예시
{'answers': {'answer_start': [53], 'text': ['국부은하군']},
'context': '이는 KorQuAD 데이터셋에서 발췌한 예시로, 질문에 대한 답변이 주어진 문서 내에서 어느 위치에 있는지와 그 텍스트 내용을 보여준다. 예를 들어, 질문이 "우리 은하의 구성은 무엇인가?"일 때, 답변으로 "국부은하군"이 반환되며, 이는 텍스트 내에서 53번째 위치에 있다.'
'id': '654341-0-0',
'question': '이 블로그 주인은 누구인가?',
'title': '우주의 신비'}MRC의 평가 방법
MRC의 평가 방법은 주로 정확도와 모델의 효율성을 중심으로 이루어진다. 가장 일반적인 평가 지표로는 정확도(Accuracy), 정답률(Exact Match, EM), 그리고 F1 점수가 있다.
- 정확도(Accuracy)는 모델이 주어진 질문에 대해 미리 정해둔 채점 기준에 따라 답변을 맞추는 비율을 의미한다.
- 정답률(EM)은 모델이 예측한 답변이 정답과 정확히 일치하는 경우의 비율을 측정한다. 이 지표는 모델의 단순한 사실 기반 질문에 대한 성능을 평가하는 데 적합하다.
- F1 점수는 정밀도(Precision)와 재현율(Recall)을 조화 평균한 지표로, 모델의 전반적인 답변 품질을 평가하는 데 사용된다. 이 지표는 특히 답변이 여러 개의 중요한 정보로 구성될 때 유용하다.
이 외에도 BLEU, ROUGE와 같은 텍스트 유사도 기반의 평가 지표가 사용되기도 하며, 인간 평가자들이 참여하여 모델이 생성한 답변의 자연스러움과 논리적 일관성을 평가하기도 한다. 이러한 다양한 평가 방법을 통해 MRC 모델의 전반적인 성능을 다각적으로 측정하고 개선할 수 있다.
MRC의 도전과제
MRC 기술은 여러 가지 도전과제를 가지고 있다. 이러한 도전들은 모델의 성능을 한층 더 개선하고 인간 수준의 언어 이해 능력을 갖추기 위해 극복해야 하는 중요한 문제들이다.
- 단어들의 구성이 다르더라도 동일한 의미를 갖는 문장을 이해하는 것이다. 예를 들어, '사과를 먹었다'와 '나는 사과를 먹은 적이 있다'와 같은 문장은 의미는 같지만 표현 방식이 다르다. MRC 모델은 이러한 표현 차이를 이해하고 동일한 의미로 인식하는 능력을 가져야 한다.
- 답할 수 없는 질문(Unanswerable questions)을 처리하는 것이다. 주어진 텍스트에 답이 없는 질문에 대해 모델이 이를 인식하고 '답이 없음'으로 응답하는 것은 매우 중요하다. 이러한 능력은 불확실한 정보나 잘못된 질문을 걸러내는 데 기여한다.
- 다단계 추론(multi-hop reasoning)을 수행하는 것이다. 이는 여러 문장에서 정보를 결합하여 하나의 답변을 도출하는 능력을 의미한다. 예를 들어, '고양이의 평균 수명은 몇 년이고, 이는 개와 비교해 어떤가?'와 같은 질문에 대해 여러 문장을 참고하여 답을 구성하는 것이 필요하다.
MRC의 응용 분야와 미래 전망
MRC 기술은 검색 엔진, 챗봇, 지식 관리 시스템 등 다양한 응용 분야에서 활용되고 있으며, 특히 의료, 법률, 교육과 같은 전문 영역에서도 인간의 작업을 보조하는 도구로서 그 가능성을 확장하고 있다. 예를 들어, 의료 분야에서는 의사가 환자의 기록을 빠르게 검토하고 필요한 정보를 추출하는 데 도움을 줄 수 있으며, 법률 분야에서는 복잡한 법령 문서에서 필요한 조항을 찾아내는 데 사용될 수 있다.
앞으로의 연구는 더 복잡한 추론을 수행하고, 문맥을 깊이 이해하며, 다국어 지원 능력을 향상시키는 방향으로 이루어질 것이다. 특히, 기계독해 모델이 단순히 표면적인 답변을 제공하는 것을 넘어서, 더 깊은 의미를 이해하고 복잡한 논리적 추론을 수행할 수 있도록 하는 연구가 중요하다.
MRC 기술은 인공지능이 인간과 협력하여 지식을 창출하고 문제를 해결하는 데 중요한 도구로 자리 잡을 것이다. 특히, 인간의 판단을 보조하거나 반복적인 작업을 자동화함으로써 생산성을 크게 향상시킬 수 있다. 앞으로 기계독해 기술이 더 발전함에 따라, 인간의 창의성과 AI의 분석 능력이 결합된 새로운 형태의 협업이 가능해질 것이다.
