• Title/Summary/Keyword: 질문답변

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End-to-End Generative Question-Answering Chat System Using Copying and Retrieving Mechanisms (복사 방법 및 검색 방법을 이용한 종단형 생성 기반 질의응답 채팅 시스템)

  • Kim, Sihyung;Kim, HarkSoo;Kwon, Oh-Woog;Kim, Young-Gil
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 2017.10a
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    • pp.25-28
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    • 2017
  • 채팅 시스템은 기계와 사람이 서로 의사소통 하는 시스템이다. 의사소통 과정에서 질문을 하고 질문에 대한 답변을 하는 질의응답 형태의 의사소통이 상당히 많다. 그러나 기존 생성 기반 채팅 시스템에서 자주 사용되는 Sequence-to-sequence모델은 질문에 대한 답변보다는 좀 더 일반적인 문장을 생성하는 경우가 대부분이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 복사 방법과 검색 방법을 이용한 생성 기반 질의응답 채팅 시스템을 제안한다. 템플릿 기반으로 구축한 데이터를 통한 실험에서 제안 시스템은 복사 방법만 이용한 질의응답 시스템 보다 45.6% 높은 정확도를 보였다.

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Effect of Communication in the Online Lecture: Focused on the Answering Way (온라인 강의에서 의사통방식의 효과: 질문에 대한 답변제시 방식을 중심으로)

  • Chae, Jung-Min
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.171-172
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    • 2016
  • 본 연구는 온라인 대학 강의에서 수강생들의 강의관련 질문과 답변 내용을 주간 단위로 모아서 수강생들에게 추가로 공지하는 상호작용이 학업성과와 강의만족도에 어떠한 영향을 주는가를 파악하는데 목적을 두었다. 이를 위해 실험법 중 통제집단사후측정 비교설계 방식에 따라 진행하였다. 각 집단은 한 분반이 200명 단위로 분반되는 대형수강과목을 1개 선정하여 600명을 3개 분반에 무선할당 하여 각각 실험집단1, 실험집단2, 통제집단으로 하였다. 실험집단1에게는 이메일로 내용을 전달하고, 실험집단2에게는 과목공지게시판을 통해서 내용을 전달하며, 통제집단에게는 아무런 처치를 하지 않았다. 종속변수는 해당 과목에 대한 수강생들의 학업성적과 강의만족도이었다. 그 결과, 통제집단보다 실험집단1과 실험집단2에서 학업성적이 유의미하게 높게 나타났다. 그리고 실험집단 중에서는 1집단이 2집단보다 유의미하게 학업성적은 높았는데, 강의만족도는 유의미한 차이가 없었다. 이것은 강의관련 질문에 대해 교수자가 수강생들에게 적극적인 상호작용을 많이 하는 것이 긍정적인 효과를 낳을 수 있는데, 상호작용의 방식은 과목공지게시판보다는 학생에게 보다 편리한 이메일 전달방식이 더 효과적임을 실증적으로 보여주는 것이다.

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Question Answering that leverage the inherent knowledge of large language models (거대 언어 모델의 내재된 지식을 활용한 질의 응답 방법)

  • Myoseop Sim;Kyungkoo Min;Minjun Park;Jooyoung Choi;Haemin Jung;Stanley Jungkyu Choi
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2023.10a
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    • pp.31-35
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    • 2023
  • 최근에는 질의응답(Question Answering, QA) 분야에서 거대 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 파라미터에 내재된 지식을 활용하는 방식이 활발히 연구되고 있다. Open Domain QA(ODQA) 분야에서는 기존에 정보 검색기(retriever)-독해기(reader) 파이프라인이 주로 사용되었으나, 최근에는 거대 언어 모델이 독해 뿐만 아니라 정보 검색기의 역할까지 대신하고 있다. 본 논문에서는 거대 언어 모델의 내재된 지식을 사용해서 질의 응답에 활용하는 방법을 제안한다. 질문에 대해 답변을 하기 전에 질문과 관련된 구절을 생성하고, 이를 바탕으로 질문에 대한 답변을 생성하는 방식이다. 이 방법은 Closed-Book QA 분야에서 기존 프롬프팅 방법 대비 우수한 성능을 보여주며, 이를 통해 대형 언어 모델에 내재된 지식을 활용하여 질의 응답 능력을 향상시킬 수 있음을 입증한다.

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'Collective intelligence Structure' Analysis (지식 생산 방식에 따른 집단지성 구조 분석 -네이버 지식IN과 위키피디아를 중심으로-)

  • Han, Chang-Jin
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2009.02a
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    • pp.1363-1373
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    • 2009
  • 본 연구는 두 집단지성의 가장 대표적인 서비스인 네이버 지식iN과 위키피디아의 구조적, 경험적 차이를 바탕으로 생산의 차원에서 생산 주기, 생산 참여자, 생산물의 모델을 설정하고, 새롭게 탄생하는 지식을 중심으로 검증함으로써 최종 지식 소비 행위를 반영한 각각의 종합모델을 도출하였다. 우리는 웹에서 집단지성의 일상화를 확인할 수 있다. 지식 획득 매체가 매스미디어에서 인터넷으로 변화하는 과정에서 등장한 포털 및 검색사이트는 지식의 생산이 전문가패러다임에서 소비자 중심으로 재편될 수 있는 가능성을 열어주었다. 그리고 이러한 생산 방식의 변화는 '지식'의 개념 역시 변화시키고 있다. 즉, 집단지성이라는 새로운 웹2.0의 현상이 지식생산방식을 변화시키고 변화된 지식생산방식은 '지식'자체를 변화시킨다는 이론적 가설을 도출할 수 있는 것이다. 본 연구는 이러한 새로운 현상들을 분석하기 위해서는 먼저 보다 엄밀하게 집단지성의 개념을 규정할 필요성에 출발하였다. 현재 집단지성이라는 이름으로 불리면서 급격히 성장하고 있는 위키 방식의 인터넷 서비스와 지식검색 방식의 인터넷 서비스를 비교함으로써 보다 정교한 집단지성의 모델을 구축하고자 하였다. 위키형 집단지성과 지식검색형 집단지성의 차이점은 경험적으로도 뚜렷하게 확인할 수 있다. 본 연구는 이러한 경험적 차이와 기존의 문헌에서 밝혀진 사실들을 바탕으로 두 서비스의 지식생산 방식을 생산플로우, 생산참여자 성향, 생산물(지식)의 성향과 같이 세 영역으로 나누어 각각의 가설 모델을 설정하고 이 모델을 선정된 질의어를 바탕으로 검증한 뒤에 최종적인 모델을 도출하는 방식으로 진행되었다. 지식검색형 집단지성은 '질문-답변-채택'의 구조이고, 그 구조 속에서 '질문기-답변기-순서화기'를 거쳐 하나의 지식 덩어리인 'K-let'을 생산한다. 생산된 'K-let'들은 지식검색서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이는 공통된 질의어를 기준으로 소비자들에 의해서 검색되어 소비된다. 하나의 질문에 대해 여러 개의 답변들이 존재하고, 답변자의 성향은 크게 전문성과 체계성을 바탕으로 한 전문가형 답변자와 경험적이고 의견지향적인 대화형 답변자로 나눠진다. 다수의 네티즌들의 참여에 의해서 지식의 생산이 진행되므로 질문의 성향 역시 사실, 의견, 경험 등 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 반면에 위키형 집단지성은 개방형 플랫폼을 바탕으로 한 백과사전의 형식이며, 이러한 형식 속에서 최초의 개념어 등록과 다수의 편집활동을 거치면서 완성되지 않는 하나의 아티클인 'W-let'을 생산한다. 이러한 'W-let'은 생성 초기에 소수에 의한 활발한 내용 입력 활동으로 어느 정도의 안정화를 거친 후에는 꾸준한 다수의 수정활동을 통해서 'W-let'의 생명력을 유지함으로써 지식의 실제적인 변화를 반영한다. 생산된 'W-let'들은 위키형 집단지성 서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이것들은 내부링크를 통해서 모두 연결되어 있다. 백과사전 형식으로 하나의 개념어를 설명하는 하나의 아티클은 오로지 사실적인 지식들로만 구성되나 내부링크와 외부링크를 통해서 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 위와 같이 설정된 모델을 바탕으로 공통된 질의어 및 개념어를 선정하여 각각의 서비스에 노출시켰다. 이를 통해서 얻어진 각 서비스의 데이터베이스에 축적된 모든 데이터들 중에서 일정한 기간을 기준으로 각각의 모델 검증에 필요한 데이터를 추출하여 분석하는 방식으로 진행되었다. 그 결과 지식검색형 집단지성에서는 '질문-답변-채택'의 생산 구조 속에 다수가 참여하여 질문-채택답변-기타답변으로 배열되어 있는 완성된 형태의 K-let들을 지속적으로 생산하며 비슷한 성향을 가진 K-let들이 반복적으로 생산되어 지식검색 데이터베이스에 누적된다. 지식 소비자들은 질의어 검색을 통해서 다양한 K-let들을 선택하여 비교, 검토한 후에 선택된 K-let들의 배열은 해체되어 소비자들에 의해서 재배열됨을 발견할 수 있었다. 이에 지식검색형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 누적된 지식들이 소비자의 검색과 선택에 의해 해체되어 재배열되는 지식의 맞춤화 과정이라고 정의내릴 수 있었다. 반면에 위키형 집단지성에서는 '내용입력-미세수정' 구조 속에서 생명력 있는 W-let을 생성한다. W-let은 백과사전처럼 정리되어 내부링크를 통해서 서로 연결되고, 외부링크를 통해 확장되고, 지식소비자들은 검색을 통해 최초의 W-let에 도달한 후에 링크를 선택함으로써 지식을 확장시킴을 검증할 수 있었다. 따라서 위키형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 정리된 지식들이 소비자의 검색과 링크에 의해 무한히 확장되는 지식의 확대 재생산되는 과정이라고 정의 내릴 수 있다. 결국, 현재의 집단지성이란 지식이 다수의 참여로 생산됨으로써 개인에게 맞춤화되고, 끊임없이 확대 재생산되는 과정을 의미한다. 그리고 이러한 집단지성의 방식은 지식이라는 현재의 차원을 넘어서 정치, 경제를 비롯한 사회의 전 영역으로 점차적으로 확대되어갈 것이다. 앞으로 연구들은 두 가지 모델이 혼재되어 있는 현재의 집단지성이 어떠한 새로운 모델을 만들면서 다른 영역으로 확장되어갈 것인지에 대해서 초점을 맞춰 나가야할 것이다.

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화협상담실

  • Korea Fire Protection Association
    • 방재와보험
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    • s.33
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    • pp.70-71
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    • 1987
  • 지난호에 이어 이번 봄호에서도 본.지부에서 개최됐던 특수건물 소유주 초청 간담회에서의 주요 질문사항 및 답변 내용을 간추려 싣는다.

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김태욱 변호사의 양돈법률상담

  • Kim, Tae-Uk
    • The Korea Swine Journal
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    • v.28 no.12 s.328
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    • pp.209-209
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    • 2006
  • 본고는 본회 인터넷 홈페이지(www.koreapork.or.kr)'양돈법류상담코너'에 게시된 질문과 답변을 정리한 것입니다.ㆍㆍㆍ편집자주

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궁금합니다

  • Korea Swine Association
    • The Korea Swine Journal
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    • v.28 no.12 s.328
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    • pp.214-215
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    • 2006
  • 본 고는 본회 인터넷 홈페이지(www.koreapork.or.kr)의 '전문가 상담코너'에 게재된 질문과 답변중 일부를 발췌하여 정리한 것입니다.

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미니컨설팅-궁금합니다

  • Korea Swine Association
    • The Korea Swine Journal
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    • v.28 no.8 s.324
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    • pp.218-222
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    • 2006
  • 본 고는 본회 인터넷 홈페이지(www.koreapork.or.kr)의 '전문가 상담코너'에 게재된 질문과 답변중 일부를 발췌하여 정리한 것입니다.-편집자 주

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Question Analysis of the Collaborative Digital Reference Service at the National Library of Korea (협동 디지털참고서비스의 질문 분석: 국립중앙 도서관의 '사서에게 물어보세요'를 중심으로)

  • Chang, Hye Rhan;Yi, Kyung Suk
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.31 no.4
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    • pp.7-28
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    • 2014
  • This study analyses the questions addressed to the collaborative digital reference service run by the National Library of Korea. The data consist of 661 question entries to the 'Ask a Librarian' service during first 6 months in 2014. Each entry includes average 1.17 questions, and 77.82% of the total questions are real reference in nature. Questions are analyzed by classification division, context of the questioner, desired end product, activities of librarians, and the resources used to respond them. Each category is subdivided and analyzed in detail. Results revealed interesting findings and problems, and suggestions for further endeavor are provided.

How Design Elements of a Social Q&A Site Influence New Users' Continuance Behavior: An Application of Logistic Regression and XGBoost Techniques (소셜 Q&A 사이트의 디자인 요소가 신규 사용자의 지속사용에 미치는 영향: 로지스틱 회귀분석과 XGBoost 기법의 적용)

  • Minhyung Kang
    • Knowledge Management Research
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    • v.24 no.2
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    • pp.161-183
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    • 2023
  • Social Q&A sites, where individuals freely ask and answer each other online, play an important role as a public knowledge repository. For their sustainable growth, social Q&A sites constantly need new askers and new answerers. However, previous studies have focused only on answerers, with little attention to new users or askers. This study examines the factors encouraging new users to continue using social Q&A sites based on motivational affordance theory and self-determination theory, and also investigates whether the factors differ depending on the types of users (i.e., new asker vs. new answerer). In addition, the moderating effect of prior experience with a member Q&A site was examined. Using logistic regression and XGBoost, we analyzed online activity data from 25,000 users in the Stack Exchange Network and found that design elements with motivational affordances had significant impacts on new users' continuance behavior. The experience of a member Q&A site negatively moderated the influence of the antecedents of continuance behavior. Interestingly, the influence of editing was not significant in the analysis of new users as a whole, but was significant in the separate analyses of askers (significantly negative) and answerers (significantly positive).