Automatic question-answering is a classical problem in natural language processing, which aims at designing systems that can automatically answer a question, in the same way as human does. The need to query information content available in various formats including structured and unstructured data has become increasingly important. Thus, Question Answering Systems (QAS) are essential to satisfy this need. QAS aim at satisfying users who are looking to answer a specific question in natural language.Moreover, it is a representative of open domain QA systems, where the answer selection process leans on syntactic and semantic similarities between the question and the answering text snippets. Such approach is specifically oriented to languages with fine grained syntactic and morphologic features that help to guide the correct QA match. Furthermore, word and sentence embedding have become an essential part of any Deep-Learning-based natural language processing systems as they encode words and sentences in fixed-length dense vectors to drastically improve the processing of textual data. The paper will concentrate on incorporating the sentence embedding with its various techniques like Infersent, ElMo and BERT in the construction of Question Answering systems, and also it can be used in game play.

시각적 데이터는 도처에 존재하며 자연어는 인간이 이해할 수 있는 의사소통 수단이다. VQA(Visual Question Answering)는 이미지를 이미지에 대한 입력과 질문으로 취하고 복잡한 추론을 사용하여 자연어 답변을 생성 하는 시스템이다. 따라서, VQA는 답을 예측하기 위해 이미지에 대한 자세한 이해와 복잡한 이유가 필요하 다. 멀티모달 구조와 가능한 실제 구현을 고려할 때, VQA는 인공지능에게 매우 중요한 과제이다. VQA를 위한 심층 신경망에 사용되는 아키텍처와 하이퍼 파라미터는 결과에 큰 영향을 미친다. 이 프로젝트는 이미 지 특징을 추출하기 위해 사전 훈련된 모델(VGGNet)과 단어를 내장하기 위해 Word2Vec를 도입하고 질문에 서 단어 특징을 얻기 위해 LSTM을 도입하고 결과를 결합한 후 가장 높은 확률을 가진 답을 예측한다.