Answer Extraction Using Named Entity Feedback in Question Answering System

질의 응답 시스템에서 개체 피드백을 이용한 정답 추출

질의 응답 시스템(Question Answering: QA)에서 정답 유형 부류(Answer Type Taxonomy: ATT)란 사용자 질문 분석을 위한 미 부류 체계를 의미하는 것으로, ATT의 크기가 클수록 시스템의 성능은 높아진다. ATT를 확장하기 위해서는, 개체(Named Entity)에 의미 범주를 결정하는 개체 분류기(Named Entity Tagger의 분류 체계가 세분되어야 하는데, 기존의 개체 분류기는 한문서 내에서 그 개체의 분류를 시도하기 때문에, 분류를 위한 문맥 정보의 양이 부족하여, 정확하고 상세한 분류를 기대하기 힘들다. 본 논문에서는 동일 개체에 대한 문맥 정보를 수집하기 위해, 그 개체가 나타나는 다른 문서들을 검색하는 개체 피드백 Named Enti쇼 Feedback)이라는 기법을 사용한다. 개체가 상세히 분류됨에 따라 ATT도 확장될 수 있었으며, 이렇게 확장된 ATT상에서의 정답 추출은 baseline보다 약 7%정도의 성능 향상을 보여, 개체 피드백의 효과를 확인할 수 있었다.