질문 답변이란 무엇인가요?

질문 답변(QA)은 자연어 처리(NLP) 및 정보 검색 분야에 포함된 컴퓨터 과학 분야로, 자연어로 표현된 질문에 자연어로 답변할 수 있는 시스템을 개발하는 데 전념합니다. 이러한 시스템은 질문의 컨텍스트를 파악하고 대량의 데이터에서 관련 정보를 추출하여 이를 사용자에게 간결하고 읽기 쉬운 방식으로 제공합니다.

질문 답변 시스템은 사용자의 질문에 대한 답변을 생성하는 방식, 보유한 지식의 범위, 지원하는 질문 또는 양식의 유형에 따라 분류할 수 있습니다.

추출형 QA 시스템은 제공된 텍스트 또는 데이터 소스에서 직접 답변을 식별하고 추출하는 방식으로 작동합니다. 이 시스템은 Named Entity Recognition 및 범위 예측과 같은 기술을 사용하여 특정 질문에 답하는 특정 텍스트 세그먼트를 찾습니다.

예를 들어 추출형 QA 시스템에는 문서에서 국가의 인구를 정확히 파악하라는 요청을 할 수 있습니다.

반면, 생성형 QA 시스템은 훈련 중에 학습한 지식을 사용하여 자체적으로 답변을 합성합니다. 이러한 시스템은 정보를 그대로 추출하는 데 국한되지 않고, 종종 대규모 언어 모델(LLM)을 통해 창의적이고 뉘앙스를 잘 포착한 응답을 생성합니다.

생성형 QA의 잘 알려진 예는 생성형 인공 지능(생성형 AI)으로 구동되는 OpenAI의 GPT-3, 즉 ChatGPT입니다.

QA 시스템을 분류하는 또 다른 방법은 QA 시스템이 작동하는 지식 범위를 기준으로 분류하는 것입니다. 오픈 도메인 QA 시스템은 거의 모든 주제에 대한 질문을 처리하도록 설계되었습니다.

이러한 시스템은 방대한 일반 지식에 의존하고 온톨로지와 같은 프레임워크를 사용하여 정보를 효과적으로 검색하고 정리합니다. 이러한 시스템은 가상 어시스턴트나 검색 엔진과 같이 다양한 기능이 필요한 애플리케이션에 이상적입니다.

그러나 폐쇄형 도메인 QA 시스템은 의학, 법률 또는 엔지니어링과 같은 특정 분야에 특화되어 있습니다. 이들은 도메인별 지식을 활용하여 해당 분야에 맞는 상세하고 정확한 답변을 제공합니다.

예를 들어, 폐쇄형 도메인 의료 QA 시스템은 임상 데이터를 기반으로 진단 질문에 답변함으로써 의사를 지원할 수 있습니다.

QA 시스템은 정보에 액세스하고 사용하는 방법에 따라 클로즈북 또는 오픈북으로 분류할 수도 있습니다. 클로즈북 시스템은 교육 중 암기한 지식에 전적으로 의존하며 외부 소스를 참조하지 않습니다.

예를 들어, GPT-3는 데이터에 실시간으로 액세스하지 않고도 답변을 제공할 수 있습니다. 그러나 오픈북 시스템은 작업 중에 외부 지식 베이스나 데이터 소스에 액세스할 수 있으므로 상황에 맞는 최신 답변을 제공할 수 있습니다. 검색 엔진 통합 QA 시스템은 오픈북 시스템의 일반적인 예시입니다.

특수 QA 시스템은 특정 유형의 입력 또는 상호 작용을 위해 설계되었습니다. 대화형 QA 시스템은 여러 차례의 대화에 걸쳐 컨텍스트를 유지하여 일관되고 자연스러운 교환을 진행할 수 있습니다. 따라서 연속성과 컨텍스트가 필수적인 챗봇과 가상 비서에 적합합니다.  

반면 수학적 QA 시스템은 수학적 추론과 계산이 필요한 질문에 답변하는 데 중점을 둡니다. 이러한 시스템은 수학적 표기법을 이해하고 방정식을 풀거나 수식을 적용하는 등 계산을 수행하여 답변을 제공해야 합니다.

시각적 QA 시스템은 NLP와 컴퓨팅 비전 기술을 결합하여 이미지에 대한 질문에 답하도록 설계되었습니다. 예를 들어, 자동차 이미지가 주어지면 시각적 QA 시스템이 이미지를 분석하고 “이 자동차는 무슨 색입니까?”와 같은 질문에 답할 수 있습니다. Visual QA는 접근성 도구, 이미지 캡션, 멀티모달 검색 엔진 등의 분야에서 응용할 수 있습니다. 

데이터 세트는 모델을 학습시키고 성능을 평가하며 해당 분야에서의 발전을 측정하는 데 필요한 원시 정보를 제공합니다. QA 데이터 세트는 일반적으로 문서, 지식 베이스 또는 구조화된 데이터 세트와 같은 특정 상황에서 가져온 질문과 그에 해당하는 답변으로 구성됩니다.

QA 모델은 고품질 학습 데이터를 사용하여 질문을 적절한 답변과 연결하고 데이터 세트 내에서 패턴을 식별합니다. 이 프로세스를 통해 QA 모델은 확인한 여러 사례에서 보이지 않는 새로운 질문으로 일반화할 수 있습니다.

데이터 세트는 또한 연구자와 실무자가 다양한 QA 모델의 능력을 비교할 수 있는 벤치마크 역할도 합니다. 베이스라인 모델은 확립된 성능 기준에 대한 새로운 시스템 또는 개선된 시스템의 효율성을 측정하기 위한 기준점으로 자주 사용됩니다.  

다양한 데이터 세트는 QA 시스템의 여러 가지 측면을 테스트하기 위해 설계됩니다. 예를 들어, 일부 데이터 세트는 광범위한 소스에서 파생된 질문에 대한 시스템의 답변 능력을 평가하는 반면, 다른 데이터 세트는 복잡하거나 모호한 질문을 이해하는 데 중점을 둡니다.

특정 데이터 세트는 시스템이 답변에 도달하기 위해 여러 문서 또는 섹션의 정보를 통합해야 하는 멀티홉(Multihop) 추론을 테스트합니다. 일부 데이터 세트에는 답변할 수 없는 질문이 포함되어 있어 여러 소스 중에 답변이 없는 경우 모델이 답변을 만들도록 요구하기도 합니다.

다양하고 신중하게 구성된 데이터 세트의 가용성은 QA 분야를 크게 발전시켰습니다. 이러한 데이터 세트는 시스템에 점점 더 복잡하고 다양한 과제를 제시함으로써 광범위한 실제 시나리오를 처리할 수 있는 보다 정교하고 강력한 모델의 개발을 장려했습니다.

평가 메트릭은 성능을 측정하는 표준화된 방법을 제공하여 개발자가 개선이 필요한 영역을 파악하고 모델을 개선할 수 있도록 합니다. 이러한 메트릭은 객관적이고 정량화 가능한 인사이트를 제공함으로써 주관적인 평가를 넘어 QA 시스템이 얼마나 효과적으로 질문에 답할 수 있는지 명확하게 보여줍니다.

메트릭은 QA 시스템의 강점과 약점을 식별하는 데 중요한 역할을 하며 개발자가 시스템의 특정 측면을 개선하는 데 노력을 집중할 수 있도록 안내합니다.

연구자들은 스탠포드 질문 답변 데이터 세트(SQuAD)와 같은 일관된 벤치마크를 사용하여 자신의 모델이 해당 분야의 다른 모델과 어떻게 비교되는지 평가할 수 있습니다. 이러한 벤치마크는 비교의 공정성을 높일 뿐만 아니라 진행 상황을 추적하고 QA 기술을 발전시키는 데 가장 효과적인 기술을 강조합니다.

평가 메트릭은 머신 러닝의 일반적인 문제인 과적합을 방지하는 데 도움이 됩니다. 개발자는 별도의 데이터 세트에서 모델을 테스트함으로써 시스템이 보이지 않는 새로운 데이터에 제대로 일반화되는지 확인할 수 있습니다.

또한 메트릭은 현재 시스템의 한계를 강조할 수 있습니다. 예를 들어, 모델의 성능 저하는 추가 연구가 필요한 영역이 있다는 신호일 수 있습니다. 이렇게 더 높은 점수를 계속 추구함으로써 점점 더 복잡해지는 작업과 데이터 세트를 처리할 수 있는 고급 QA 모델을 개발할 수 있습니다.

신뢰성은 평가 메트릭의 또 다른 중요한 핵심입니다. QA 시스템 답변의 정확성을 검증하고 오류를 최소화할 수 있는 수단을 제공합니다. 또한 메트릭은 시스템의 성능에 대한 피드백을 제공하고 개발자가 최적의 결과를 위해 구성 요소를 미세 조정할 수 있도록 지원하여 모델의 반복적인 개발을 안내합니다.

메트릭마다 QA 시스템 내에서 서로 다른 요구 사항을 충족합니다. 예를 들어, 일부 메트릭은 답변 간의 정확한 일치에 초점을 맞추는 반면, 다른 메트릭은 예측된 답변과 실제 답변 간의 중복 정도를 평가합니다.

이러한 구분은 평가 프로세스를 다양한 QA 작업 및 모델의 특정 요구 사항에 맞게 조정하는 데 도움이 됩니다.

• 정확한 일치(EM): 이 메트릭은 예측된 답변이 정답과 정확하게 일치하는지를 확인합니다. 모델이 정답을 얻을 수 있는지 확인할 수 있는 좋은 방법을 제공하는 엄격한 메트릭입니다.
• F1 점수: F1 점수는 정밀도(예측된 정답의 개수)와 재현율(정답을 찾은 개수)을 모두 고려하는 균형 잡힌 측정값입니다. 거짓 양성과 거짓 음성을 모두 고려하여 모델의 전반적인 정밀도를 반영하는 단일 점수를 제공하므로, 완벽한 일치 여부만 확인하는 정확한 일치(EM)보다 뉘앙스를 더 잘 포착합니다.
• 관련성: 시스템의 아키텍처와 리트리버에 따라 모델은 특정 문서가 쿼리와 관련이 있다는 확신도를 평가할 수 있습니다.

그러나 기존 메트릭은 효과적으로 질문을 이해하고 답변하는 복잡성을 완전히 포착하지 못할 수 있습니다.

• 컨텍스트 이해: 메트릭은 모델이 정답을 제공하는지를 측정할 수 있지만, 시스템이 질문의 전체 컨텍스트를 얼마나 잘 이해하고 있는지를 항상 보여주는 것은 아닙니다.
• 추론 및 종합: 일부 질문 답변 작업은 텍스트의 여러 부분에서 정보를 추론하고 종합해야 하는데, 이는 단순한 메트릭을 사용할 때는 평가하기 어려울 수 있습니다.
• 주관성: 일부 질문에는 하나 이상의 정답이 있을 수 있으며 이러한 유형의 질문 평가는 주관적일 수 있습니다.
• 답변 없음: 일부 데이터 세트에는 특정 정보를 기반으로 해서는 답할 수 없는 질문이 있으며, 시스템에서 이를 인식해야 합니다. 메트릭은 답변이 없는 질문도 설명하기 위해 개발되었습니다.
• 어휘를 벗어난 단어: 메트릭은 시스템의 어휘에 없는 단어를 처리하는 시스템의 성능을 완벽하게 포착하지 못할 수 있습니다.

이러한 어려움에도 불구하고 메트릭은 여전히 QA 시스템의 효율성을 평가하는 데 필수적입니다. 이는 개발자가 시스템이 질문에 얼마나 잘 답변하는지 판단하고 개선이 필요한 부분을 파악하는 데 도움이 됩니다. QA 모델은 사람이 생성한 데이터로 학습되기 때문에 데이터의 부정확성이나 편향성이 있으면 모델이 평가 메트릭에서 높은 점수를 받더라도 편향된 답변이 나올 수 있습니다.

또 다른 우려는 모델이 데이터 세트의 통계적 편향을 악용하여 '속임수'를 사용할 가능성입니다. 예를 들어, 모델은 쿼리를 진정으로 이해하지 못한 상태에서 질문의 특정 키워드를 특정 답변 범위와 연결하는 방법을 학습할 수 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 일부 데이터 세트에는 생성 과정에서 해당 소스 텍스트에 대한 액세스를 허용하지 않고 작성된 질문이 포함되어 있습니다. 이 접근 방식은 모델이 의미 있는 이해 대신 피상적인 패턴에 의존할 가능성을 줄여줍니다.

질문 답변 시스템은 효율성에 영향을 미치는 몇 가지 운영상 문제에 직면해 있습니다. 한 가지 큰 장애물은 질문의 의미와 의도를 이해하는 것입니다. 여기에는 단어를 해석하는 것뿐만 아니라 질문이 모호하거나 불분명하게 표현된 경우에도 질문의 목적을 파악하는 것이 포함됩니다.

QA 시스템은 복잡한 언어 구조를 처리하고 비슷하게 들리는 단어나 구문을 구별하며 의미의 미묘한 차이를 인식해야 합니다.

질문은 다양한 방식으로 표현되거나, 여러 문장으로 된 쿼리로 표시되거나, 명시적인 명확성이 부족할 수 있으므로 고급 Natural Language Understanding 기능이 필요합니다.

또 다른 주요 과제는 방대한 양의 데이터에서 관련 정보를 효율적으로 검색하는 것입니다. QA 시스템은 의미론적 분석 및 정보 추출과 같은 정교한 정보 검색 기술을 사용하여 관련 소스를 파악하고 특정 답변을 정확히 찾아내야 합니다.

이러한 시스템이 처리하는 데이터의 양이 방대한 데이터 세트에 걸쳐 있는 경우가 많기 때문에 시스템 관리가 더욱 복잡해집니다.

QA 시스템에는 지식을 표현하고 구성하기 위한 강력한 메커니즘도 필요합니다. 모델은 온톨로지 및 시맨틱 네트워크와 같은 기술을 통해 개념을 분류하고 연관시켜 문장 내 또는 데이터 세트 전체에서 단어와 아이디어가 어떻게 연결되는지 이해하는 능력을 향상할 수 있습니다.

예를 들어, 단어 토큰화는 텍스트를 더 작고 분석 가능한 단위로 나누어 시스템에서 단어와 맥락 간의 관계를 더 잘 파악할 수 있도록 도와줍니다.

컨텍스트 추론은 또 다른 계층의 복잡성을 제공합니다. QA 시스템은 질문 자체를 이해하는 것 외에도 여러 소스나 문서의 정보를 종합하여 더 넓은 맥락을 고려하고 적절한 답변을 제공해야 합니다.

이를 위해서는 모델이 데이터 포인트 간의 관계를 평가하고 상호 연결을 기반으로 의미 있는 결론을 도출해야 합니다.

마지막으로, 답변의 정확성을 검증하는 것은 QA 시스템의 필수 요소입니다. 소스의 신뢰성을 비판적으로 평가하고 데이터의 잠재적 편향성을 고려해야 합니다.

여기에는 정보를 상호 참조하고, 불일치를 식별하며, 답변이 신뢰할 수 있는 증거에 의해 뒷받침되도록 지원하는 것이 포함됩니다. 

QA 시스템의 응용 분야는 여러 산업과 사용 사례에 걸쳐 다양하며, 정보 검색을 자동화하고 자연어 쿼리에 대한 빠르고 정확한 응답을 제공하는 데 중점을 둡니다.  

대표적인 응용 분야 중 하나는 QA 시스템이 지식 베이스를 사용하여 자주 묻는 질문에 대한 답변을 자동화하여 운영을 간소화하는 고객 서비스입니다. 이를 통해 즉각적이고 일관된 답변을 제공하여 효율성을 높이고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

마찬가지로 기술 지원에서도 QA 시스템은 직원과 고객 모두에게 관련 정보에 즉시 액세스할 수 있도록 하여 대기 시간을 줄이고 생산성을 높입니다. 또한 가상 어시스턴트는 QA 기능을 활용하여 자연어로 사용자 쿼리를 더 효과적으로 이해하고 응답할 수 있습니다.

연구와 교육 분야에서는 QA 시스템이 보고서를 생성하고, 연구를 지원하며, 사실 확인 작업에 도움을 제공합니다. 이러한 시스템은 교육 관련 질문에 대한 온디맨드 답변을 제공하고 실시간 지원을 제공하여 학생들을 돕습니다.

또한 과제 채점이나 대학 시험의 답안 평가 등의 학업 평가에서 텍스트를 해석하고 특정 정보를 기반으로 한 답변을 제공하는 데 사용됩니다.

검색 엔진 기능에서 QA 시스템은 사용자 쿼리와 직접 관련된 즉각적인 답변을 제공하여 사용자 경험을 향상합니다. 최신 검색 시스템은 단순히 관련 웹 페이지 목록을 제공하는 대신, QA 기술을 사용하여 문서에서 특정 정보를 추출하고 사용자에게 간결하며 실행 가능한 응답을 제공합니다.

또한 QA 시스템은 내부 조직 업무에 점점 더 많이 적용되고 있습니다. QA 시스템은 의료 기록, 은행 문서, 이동 기록 등의 대규모 저장소 내에서 정보를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

이러한 시스템은 정형 및 비정형 데이터를 빠르고 정확하게 검색할 수 있도록 하여 전문적인 환경에서 시간을 절약하고 의사 결정을 개선합니다. 

효과적인 QA 시스템을 구현하려면 데이터 수집 및 전처리부터 시작하여 여러 단계에 걸쳐 신중하게 계획하고 실행해야 합니다. 여기에는 뉴스 기사, 서적, 데이터베이스와 같은 소스에서 방대한 양의 다양한 텍스트 데이터 말뭉치를 수집하는 것이 포함됩니다.

데이터를 정리하여 관련 없는 콘텐츠를 제거하고, 어간 추출이나 표제어 추출을 통해 표준화하며, 개별 단어나 구문으로 토큰화해야 합니다. 경우에 따라 인간 주석자가 질문-답변 쌍을 만들거나 기존 데이터 세트를 다른 언어로 번역합니다.

일반적으로 인간이 생성한 고품질의 데이터 세트는 기계가 번역한 데이터 세트보다 더 나은 성능을 보이므로 데이터 세트 품질의 중요성이 강조됩니다.

정보 검색은 QA 시스템의 또 다른 중요한 구성 요소입니다. 사용자 질문에 대한 응답으로 텍스트 말뭉치에서 관련 정보를 추출하는 알고리즘이 개발되었습니다.

키워드 검색, 텍스트 분류 및 Named Entity Recognition과 같은 기술을 통해 관련 문서의 범위를 좁힐 수 있습니다. 효율성을 최적화하기 위해 구절 순위 모델은 더 계산 집약적인 QA 모델을 적용하기 전에 답변이 포함될 가능성이 있는 문서의 우선순위를 정할 수 있습니다.

일반적인 아키텍처는 리트리버-리더 파이프라인으로, 리트리버는 관련 문서의 하위 집합을 식별하며 리더는 특정 답변을 추출하거나 생성합니다. 검색에 딥 러닝을 사용하는 고밀도 구절 검색은 속도와 정확도를 모두 향상하는 유망한 접근 방식입니다.

QA 시스템 설계에서 고려해야 할 또 다른 사항은 모델이 한 번에 처리할 수 있는 정보의 양을 결정하는 컨텍스트 창의 크기입니다. 예를 들어, 토큰 128,000개의 컨텍스트 창을 갖춘 IBM Granite-3과 같은 모델은 대용량 문서를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

리트리버-리더 파이프라인은 광범위한 데이터 세트를 처리할 때 시스템이 답변을 추출하기 전에 관련 없는 문서를 필터링하여 효율성과 정확성을 모두 유지할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 합니다.

질문 답변 시스템의 현재 연구 및 트렌드는 효율성과 견고성을 향상시키면서 복잡하고 다양한 작업을 처리하는 능력을 향상하는 데 중점을 둡니다. 개발의 핵심 영역은 시스템이 일반 온톨로지와 세계 지식을 사용하여 거의 모든 주제에 대한 질문을 해결하는 오픈 도메인 질문 답변입니다.  

또 다른 중요한 트렌드는 다국어 QA로, XLM-Roberta와 같은 모델은 단일 언어 시스템과 동등한 성능을 유지하면서 여러 언어를 동시에 처리할 수 있는 능력을 보여줍니다.

다국어 QA 시스템의 개발은 다양한 언어와 커뮤니티에서 접근할 수 있도록 하므로 글로벌 애플리케이션에 매우 중요합니다.

마찬가지로, 멀티모달 QA 시스템의 부상은 시스템이 텍스트, 이미지 및 오디오의 정보를 처리하고 통합할 수 있도록 하는 혁신적인 변화를 나타냅니다.

이러한 능력은 더 포괄적인 이해와 더 풍부하고 정교한 답변을 제공할 수 있어 이미지나 동영상 콘텐츠에 대한 질문에 답변하는 작업에 특히 유용합니다.

성능 및 효율성 향상을 위해 모델 아키텍처를 개선하려는 노력도 진행 중입니다. 미묘한 언어 이해를 포착하기 위해 광범위한 사전 학습에 의존하는 BERT와 같은 트랜스포머 기반 모델(Hugging Face와 같은 플랫폼을 통해 널리 이용 가능)은 정확도를 크게 높여 실제 애플리케이션에 사용할 수 있도록 QA 시스템을 개선했습니다.  

현재 연구에서는 더 작고 효율적인 네트워크를 학습하여 더 큰 모델의 성능을 복제하는 모델 증류와 같은 기법을 통해 이러한 모델의 계산 수요를 줄이는 방법을 모색하고 있습니다.

또한 새로운 데이터 세트는 다단계 추론이 필요한 작업을 도입하고, 모호하거나 답변할 수 없는 질문을 처리하고, 더 복잡한 쿼리를 처리함으로써 QA 시스템에 더 많은 과제를 제시하도록 설계되고 있습니다.

검색 방법의 개선도 또 다른 중점 영역입니다. 최신 QA 시스템은 가장 관련성이 높은 문서를 식별하기 위한 리트리버와, 이러한 문서에서 답변을 추출하기 위한 리더(일반적으로 인코더 기반 아키텍처로 구축)로 구성된 2단계 접근 방식을 사용하는 경우가 많습니다.

검색 프로세스에 딥 러닝을 사용하는 고밀도 구절 검색을 포함한 혁신은 속도와 정확성을 모두 향상하는 데 효과적인 것으로 입증되고 있습니다. 이는 대규모 데이터 세트에서 효율적으로 작동하도록 QA 시스템을 확장하는 데 특히 중요합니다.

상호 작용성도 차세대 QA 시스템의 핵심 기능이 되고 있습니다. 연구원들은 명확한 설명에 참여하고, 모호한 쿼리에 대한 이해를 구체화하며, 이전 답변을 재사용하고, 보다 상세하고 직관적인 형식으로 답변을 제시할 수 있는 질문 답변 모델을 개발하고 있습니다.