1.서비스 명칭

2. 서비스 배경 및 목적

인터넷에서 접근 가능한 정보의 양이 방대해지면서 원하는 정보를 찾는 데 많은 시간과 노력이 소요될 수 있음.
따라서 검색 엔진이나 자연어 처리 모델 등과 기계독해 모델을 결합하여 뉴스기사의 데이터베이스로부터 질의와 가장 유사한 문서를 탐색하고 답변을 추론하여 다양한 형태로 사용자에게 제시하고자 함

3. 관련 연구 및 사례 분석

민진우, et al. "Bi-directional Fully Aware Attention Network 를 이용한 기계독해." 한국정보과학회 학술발표논문집 (2018): 601-603.
박광현, et al. "BERT 와 Multi-level Co-Attention Fusion 을 이용한한국어 기계독해." 한국정보과학회 학술발표논문집 (2019): 643-645.
박은환, et al. "SpanBERT 를 이용한 한국어 자연어처리: 기계 독해, 개체 연결, 의존 파싱." 한국정보과학회 학술발표논문집 (2021): 460-462.
최윤수, et al. "RoBERTa 를 이용한 한국어 기계독해." 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 27.4 (2021): 198-203.

4. 인공지능 모델의 입출력

5. 데이터셋 구축 방안

6. 데이터셋 구성 목표

7. 인공지능 모델 평가 방법

8. 인공지능 모델 성능 목표

9. 서비스 구축 계획 및 사용 시나리오