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AI 모델을 위한 멀티홉 추론 데이터

AI 모델을 위한 멀티홉 추론 데이터

(14가지 멀티홉 추론 유형에 따른 질의문 분해 및 모델 학습 데이터셋 연구)

남지순 (지은이)
리니토북스
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AI 모델을 위한 멀티홉 추론 데이터
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : AI 모델을 위한 멀티홉 추론 데이터 (14가지 멀티홉 추론 유형에 따른 질의문 분해 및 모델 학습 데이터셋 연구)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 인공지능
· ISBN : 9791198899170
· 쪽수 : 248쪽
· 출판일 : 2026-03-06

목차

제 1장 | 멀티홉추론 데이터셋 연구 동향 1

1 멀티홉추론 (Multi-Hop Reasoning) 3
2 다중문서 기반 멀티홉추론 데이터셋 16
2.1 WikiHop 데이터셋 17
2.2 HotpotQA 데이터셋 19
2.3 R4C 데이터셋 25
2.4 2WikiMultiHopQA 데이터셋 28
3 질문분해 기반 멀티홉 추론 데이터셋 35
3.1 ComplexWebQuestions 데이터셋 36
3.2 QDMR 데이터셋 38
3.3 StrategyQA 데이터셋 46
3.4 MuSiQue 데이터셋 58
3.5 MONACO 데이터셋 70

제 2장 | 멀티홉 추론 유형별 데이터 구축 81

-데이터 구축 개요 83
-14가지 멀티홉 추론 유형 분류 84
-멀티홉 추론 데이터셋 구축 방법론 86

I. 브릿지(Bridge) 추론 91
1 브릿지(Bridge) 추론 유형 91
2 ‘브릿지-브릿지(bridge-bridge)’ 추론 유형 93
3 위키피디아 문서 기반 데이터쌍 구축 96

II. 비교(Comparison) 추론 108
1 비교(Comparison) 추론 유형 108
2 ‘브릿지-비교(bridge-comparison)’ 추론 유형 112
2.1 [A] ‘병렬브릿지-비교’ 추론 유형 113
2.2 [B] ‘싱글브릿지-비교’ 추론 유형 114
2.3 [C] ‘공통브릿지-비교’ 추론 유형 115
3 위키피디아 문서 기반 데이터쌍 구축 116

III. 복합속성(ComplexProperty) 추론 133
1 복합속성(ComplexProperty) 추론 유형 133
2 브릿지-복합속성(Bridge-ComplexProperty) 추론 유형 135
3 위키피디아 문서 기반 데이터쌍 구축 137

IV. 병렬속성(Multiproperty) 추론 148
1 병렬속성(Multiproperty) 추론 유형 148
2 브릿지-병렬속성(Bridge-Multiproperty) 추론 유형 150
2.1 [A] ‘병렬브릿지-병렬속성’ 추론 유형 151
2.2 [B] ‘공통브릿지-병렬속성’ 추론 유형 152
2.3 [C] ‘공통브릿지-병렬브릿지-병렬속성’ 추론 유형 152
3 위키피디아 문서 기반 데이터쌍 구축 154

V. 교집합(Intersection) 추론 166
1 교집합(Intersection) 추론 유형 166
2 교집합-브릿지(Intersection-bridge) 추론 유형 169
3 위키피디아 문서 기반 데이터쌍 구축 170

VI. 리스트(List) 추론 182
1 리스트(List) 추론 유형 182
2 리스트-브릿지(List-Bridge) 추론 유형 185
3 위키피디아 문서 기반 데이터쌍 구축 187

VII. 다개체(Multientity) 추론 197
1 다개체(Multientity) 추론 유형 197
2 다개체-브릿지(Multientity-Bridge) 추론 유형 199
2.1 [A] ‘다개체-병렬브릿지’ 추론 유형 200
2.2 [B] ‘다개체-공통브릿지’ 추론 유형 201
2.3 [C] ‘다개체-싱글브릿지’ 추론 유형 201
2.4 ‘다개체-병렬브릿지-속성’의 멀티홉 구성 유형 202
3 위키피디아 문서 기반 데이터쌍 구축 203

제 3장 | KoMuQA 한국어 멀티홉 데이터셋 217

1 KoMuQA 한국어 멀티홉 데이터셋 219
1.1 KoMuQA 데이터셋의 14가지 멀티홉 추론 테이블 219
1.2 14가지 추론 유형별 질의문 예시 222
1.3 KoMuQA 데이터셋의 데이터 구조 223
1.4 Json 포맷 예시 225
2 KoMuQA 데이터셋 통계 229
2.1 KoMuQA 데이터셋 추론 유형별 분포 229
2.2 KoMuQA 데이터셋 멀티홉 깊이별 통계 230
2.3 KoMuQA 데이터셋 질의문 유형별 통계 231
2.4 KoMuQA 근거문 위키 표제어의 의미범주별 통계 233
2.5 KoMuQA 데이터셋의 특징과 활용 234

참고문헌

저자소개

남지순 (지은이)    정보 더보기
남지순 (Jeesun Nam) 연세대학교에서 학사 및 석사 학위 후 프랑스 파리 제7대학(University Paris 7)에서 이론형식언어학 박사 학위를 받았다. 이후 파리이스트대학교(UPEM)에서 컴퓨터언어학 아빌리타시옹(Habilitation) 학위를 취득하였다. 귀국 후 KAIST 인공지능연구센터(CAIR) 선임연구원을 거쳐 현재 한국외국어대학교 언어인지과학과 교수로 재직 중에 있다. 한국외대 디지털언어지식콘텐츠연구센터(DICORA) 센터장을 맡고 있으며, 캐나다 몬트리올대학교(UDEM) 및 맥길대학교(McGill University), 파리이스트대학교(UPEM)에서 초빙교수를 역임하였다. 한국어 전자사전과 어휘문법 연구, 부분문법 방법론에 대한 연구를 진행하고 있으며, 감성분석, 챗봇대화, 자연어 이해 등의 영역에서 필요로 하는 언어 자원 및 자연어 데이터 구축 방법론에 대한 연구를 수행하고 있다.
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