• 제목/요약/키워드: 질문/응답

검색결과 558건 처리시간 0.03초

검색 기반의 질문생성에서 중복 방지를 위한 유사 응답 검출 (Detection of Similar Answers to Avoid Duplicate Question in Retrieval-based Automatic Question Generation)

  • 최용석;이공주
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
    • /
    • 제8권1호
    • /
    • pp.27-36
    • /
    • 2019
  • 본 연구는 검색 기반의 질문 자동 생성 시스템에서 사용자가 이미 답변한 내용을 재질문하지 않도록 사용자의 응답과 유사도가 높은 응답을 질문-데이터베이스에서 찾는 방법을 제안한다. 유사도가 높게 검출된 응답의 질문은 이미 사용자가 아는 내용일 확률이 높기 때문에 질문 후보군에서 제거한다. 유사 응답 검출에는 두 응답간의 동일 단어, 바꿔쓰기 표현, 문장 내용을 모두 사용하였다. 바꿔쓰기 표현은 통계기반의 기계번역에서 사용하는 구절 테이블을 사용하여 구축하였다. 문장 내용은 두 문장을 주의-기반 컨볼루션 신경망으로 압축하여 유사도를 계산하였다. 평가를 위해 구축한 100개의 평가 응답에 질문-응답 데이터베이스로부터 가장 유사한 응답을 추출해서 얻은 결과는 MRR값 71%의 성능을 보였다.

SNS 환경에서 양방향 헬스케어 질의응답 서비스 개발을 위한 사용자 질문 추출 및 분류 방법 연구 (Extracting and Classifying User Questions to Develop Bidirectional Healthcare Q&A Services in an SNS Environment)

  • 오교중;김승석;최호진
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
    • /
    • pp.198-201
    • /
    • 2011
  • 본 연구는 현재 널리 사용되고 있는 소셜네트워크 속에서 일반 사용자들이 의료 도메인의 전문가들과 쉽게 질문과 응답을 주고 받을 수 있게 해주는 서비스 개발을 위한 기초 연구로써, 사용자의 문서를 분석하여 질문을 추출해 내고 어떤 의료 도메인에 해당하는 질문인지 분류하는 연구이다. 한글로 구성된 문서 속에서 질문에 해당하는 형태소 분석 방법을 이용하야 질문을 추출을 한 다음 질문 속의 단어 들을 분석하여 KORLEX를 이용한 단어간의 관계성을 분석하여 도메인을 분류하는 작업을 거친다. 또한 본 연구는 텍스트마이닝 기법과 인공지능의 분류 기법을 응용하여 소셜네트워크 속에서 질문과 응답을 분석하여, 의료 도메인의 전문가들이 볼 수 있게 함으로써, 소셜네트워크를 이용한 양방향의 질의응답 서비스를 제공 한다. 이 같은 양방향 질의응답 서비스를 통해 헬스케어 및 의료 관리 서비스를 받을 수 있다. 본 논문은 소셜네트워크 상에서 사용자들이 올린 헬스케어에 관련된 질문들을 추출하고 분류해 주는 과정에 한정하여 진행된 결과를 기술한다.

새로운 무관확률화응답모형 (New Unrelated Question Randomized Response Model)

  • 이기성;홍기학
    • 응용통계연구
    • /
    • 제12권1호
    • /
    • pp.143-152
    • /
    • 1999
  • 본 논문에서는 응답자가 민감한 속성을 가지고 있지 않으면 직접 "예"라고 응답하고, 민감한 속성을 가지고 있으면 Greenberg et al.(1969)의 무관질문모형의 확률장치를 이용하여 선택된 질문에 응답을 하는 새로운 무관확률화응답모형을 제안하였다. 그리고, 제안한 모형이 Mangat(1994)의 관련질문모형보다 효율적인 되는 조건을 제시하였고, 수치적으로 효율성을 비교하였다. 또한, Leysieffer와 Warner(1976)의 위험함수와 Flinger et al.(1977)의 사생활 보호 측도를 이용하여 제안한 모형이 Mangat의 관련질문모형에 비하여 개인의 사생활을 보호해 주는 측면에서 더 효율적임을 보였다.효율적임을 보였다.

  • PDF

청렴도 조사에서 간접질문에 의한 청렴도 점수의 계산

  • 남기성
    • 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
    • /
    • pp.25-32
    • /
    • 2006
  • 본 논문에서는 민감한 사항 특히 청렴도 조사에서 금품 향응제공여부 등과 같이 응답자들이 정직하게 응답하지 않을 수 있는 질문들에 대하여 응답자의 비밀을 노출시키지 않고서 양질의 보다 정확한 정보를 얻을 수 있는 확률화응답기법을 적용하여 실제 청렴도 점수를 추정하고자 한다. 본 연구는 청렴도 조사와 같은 민감한 질문에 대하여 응답자에게 심리적 안정감을 주어 거짓응답을 줄이면서 보다 진실에 가까운 청렴도 점수를 구할 수 있는 사례를 제시한다.

  • PDF

가추적 추론에 기반한 가부형(O/X 퀴즈) 질의응답 시스템 (Abductive Reasoning based Question Answering System for Yes/No Quiz)

  • 허정;이형직;배용진;김현기;옥철영
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
    • /
    • 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
    • /
    • pp.46-49
    • /
    • 2015
  • 본 논문에서는 가추적 추론에 기만한 질의응답 기술을 활용하여 O/X 퀴즈 질문에 대한 질의응답을 수행하는 기술에 대해서 소개한다. O/X 퀴즈를 기존의 질의응답 기술에 적용하기 위해서는 O/X 퀴즈 문장을 단답형 질문으로 재생성해야 한다. 질문재생성에서는 단답형 질문으로 변환하기 위해 특정 어휘(또는 개체나 구)를 <지시대명사>나 <지시관형사+명사>로 대체한다. 이때 대체된 어휘는 정답후보로 인식된다. 단답형질문과 정답후보의 쌍으로 구성된 정답가설은 근거검색과 유사도에 기반한 신뢰도 값 계산을 통해, O/X를 결정하게 된다. 실험을 통해, 신뢰도 임계값이 0.45일 때 정확률이 69.17%를 보였다.

  • PDF

다중 홉 다중 작업 질문 응답을 위한 계층적 그래프 추론 (Hierarchical Graph Reasoning for Multi-hop, Multi-task Question Answering)

  • 이상의;이기호;김인철
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
    • /
    • pp.984-987
    • /
    • 2020
  • 최근 오픈 도메인 자연어 질문 응답 분야에서는 폭넓은 다중 문서들을 토대로 다중 홉 추론과 동시에 서로 다른 수준의 여러 문제들을 한꺼번에 해결해야 하는 다중 작업 질문 응답에 관한 관심이 높다. 본 논문에서는 이러한 다중 홉 추론과 다중 작업을 요구하는 복잡 질문들에 효과적으로 응답하기 위해, 계층적 그래프 기반의 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 계층적 그래프와 그래프 신경망을 이용해 다중 문서들로부터 서로 다른 수준의 맥락 정보를 얻어낸 후, 이들을 활용하여 뒷받침 문장들, 답변 영역, 응답 유형 등을 동시에 구해야 하는 다중 작업 문제에 관한 답들을 예측해낸다. 본 논문에서는 오픈 도메인 자연어 질문 응답 데이터 집합인 HotpotQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 긍정적 효과를 입증한다.

다중 작업, 다중 홉 질문 응답을 위한 그래프 추론 및 맥락 융합 (Graph Reasoning and Context Fusion for Multi-Task, Multi-Hop Question Answering)

  • 이상의;김인철
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
    • /
    • 제10권8호
    • /
    • pp.319-330
    • /
    • 2021
  • 최근 오픈 도메인 자연어 질문 응답 분야에서는 다중 작업, 다중 홉 질문 응답에 관한 연구들이 활발히 진행되어 오고 있다. 본 논문에서는 이러한 다중 작업, 다중 홉 질문들에 효과적으로 응답하기 위해, 계층적 그래프 기반의 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 계층적 그래프와 그래프 신경망을 이용해 여러 문단들로부터 서로 다른 수준의 맥락 정보를 얻어낸 후, 이들을 활용하여 답변 유형, 뒷받침 문장들과 답변 영역 등을 동시에 예측해낸다. 본 논문에서는 오픈 도메인 자연어 질문 응답 데이터 집합인 HotpotQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 높은 성능과 긍정적 효과를 입증한다.

이용자 참여형 참고 서비스 개발을 위한 질문 유형 구분에 대한 문헌적 고찰 (Literature Review of Queston Taxonomy for Developing User-participatory Reference Service)

  • 박종도
    • 한국문헌정보학회지
    • /
    • 제49권4호
    • /
    • pp.401-417
    • /
    • 2015
  • 질문 분류는 질의응답과정에서 질문자의 정보요구를 이해하고 주어진 질문에 대해 적합한 답변을 제공하기 위한 중요한 방법 중의 하나이다. 이 연구의 목적은 온라인 및 도서관에서 활용 가능한 질의응답 서비스의 질문 분류체계를 조사해보고, 각 질의응답서비스의 유형별로 어떠한 특징이 있는지 살펴보고자 하였다. 이를 위해, 도서관의 참고서비스 및 온라인 상의 소셜 레프런스, 자동 질의응답 시스템을 대상으로 질문을 어떻게 분류하여 활용하고 있는지를 문헌 조사를 통해 살펴보고 종합하여 질문의 유형을 정리하였다.

인터넷포털 지식검색의 질문응답서비스 성능평가 (Performance Evaluation of the Question and Answer Services in Internet Portals)

  • 장혜란;이은태
    • 정보관리연구
    • /
    • 제37권2호
    • /
    • pp.137-156
    • /
    • 2006
  • 인터넷포털 사이트에서 제공되고 있는 지식검색 질문응답서비스의 성능을 평가하기 위하여, 이용량이 많은 상위 네 가지 사이트를 대상으로 질문응답 데이터를 체계적으로 표집하였다. 디지털 참고봉사의 평가 틀을 적용하여 질문의 수와 유형, 응답률, 적시성, 정확성, 만족도를 측정하여 분석함으로써 서비스 현황을 진단하고 개선방안을 제시하였다.

질문 특성을 고려한 커뮤니티 질의응답 시스템(cQA) 자질 추출 방법 (Feature Extraction for Community Question Answering System(cQA) considering Question Characteristic)

  • 박용민;김보겸;이재성
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
    • /
    • 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
    • /
    • pp.119-121
    • /
    • 2014
  • 커뮤니티 질의응답 시스템(cQA)은 기존에 구축된 '질문-답' 쌍에서 사용자의 질문과 비교하여 유사도 순으로 결과를 보여주는 시스템이다. 본 논문에서는 '국립국어원'의 질의응답 게시판에 적용 가능한 '커뮤니티 질의응답 시스템'을 소개하고, 국립국어원 질의응답 게시판의 질문 특성을 분석하여 cQA의 성능 향상을 위한 자질 추출 방법을 제시한다.

  • PDF