• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.8 no.1
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• pp.27-36
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• 2019

In this paper, we propose a method to find the most similar answer to the user's response from the question-answer database in order to avoid generating a redundant question in retrieval-based automatic question generation system. As a question of the most similar answer to user's response may already be known to the user, the question should be removed from a set of question candidates. A similarity detector calculates a similarity between two answers by utilizing the same words, paraphrases, and sentential meanings. Paraphrases can be acquired by building a phrase table used in a statistical machine translation. A sentential meaning's similarity of two answers is calculated by an attention-based convolutional neural network. We evaluate the accuracy of the similarity detector on an evaluation set with 100 answers, and can get the 71% Mean Reciprocal Rank (MRR) score.

• Journal of the Korean Society of Earth Science Education
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• v.16 no.2
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• pp.302-318
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• 2023

The purpose of this study was to study to the effect of presenting SBF questions on the level of conceptual achievement and eye movement of elementary students in seasonal constellation learning that requires systems thinking. In this study, the effectiveness of SBF questions was divided into experimental groups and comparison groups, and scientific texts with different question types were presented to analyze the level of conceptual achievement and differences in eye movement of sixth-grade elementary students. Data analysis quantitatively analyzed the pre- and post-test results of the developed concept test paper and the eye movement data when learning scientific texts related to seasonal constellations. As a result of the study, first, the SBF question was a valid learning strategy for learning seasonal constellations. The SBF question showed a statistically significant difference (p<0.05) in the pre- and post-test between groups, and a statistically significant difference (p<0.001) in the pre- and post-test within the group. Second, SBF questions had a positive effect on students' learning by inducing learners with low preconceptions to area of interest that help them achieve concepts. In other words, when presenting SBF questions with visual data from a space-based perspective, it was confirmed based on the results of eye movement analysis that there was a significant difference in total fixation count (p<0.01) of learners. On the other hand, for learners with high scientific preconceptions, the effect of exploration was not significant because the preconceptions of the learners themselves acted as a hard core rather than the effect of SBF questions. This study is different from existing seasonal constellation learning studies in that it provides quantitative data through pre- and post-test and eye movement analysis in the seasonal constellation learning process, and can help elementary students learn seasonal constellations.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.645-648
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• 2018

기계 독해는 기계가 주어진 본문을 이해하고 질문에 대한 정답을 본문 내에서 찾아내는 문제이다. 본 논문은 질문 유형을 추가하여 정답 선택에 도움을 주도록 설계하였다. 우리는 Person, Location, Date, Number, Why, How, What, Others와 같이 8개의 질문 유형을 나누고 이들이 본문의 중요 자질들과 Attention이 일어나도록 설계하였다. 제안 방법의 평가를 위해 SQuAD의 한국어 번역 데이터와 한국어 Wikipedia로 구축한 K-QuAD 데이터 셋으로 실험을 진행하였다. 제안한 모델의 실험 결과 부분 일치를 인정하여, EM 84.650%, F1 86.208%로 K-QuAD 제안 논문 실험인 BiDAF 모델보다 더 나은 성능을 얻었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.253-255
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• 2000

어떠한 질문에 대한 구체적 해답을 얻고 싶은 경우, 일반적인 정보 검색이 가지는 문제점은 검색 결과가 사용자가 찾고자 하는 답이라 하기 보다는 해답을 포함하는(또는 포함하지 않는) 문서의 집합이라는 점이다. 사용자가 후보문서를 모두 읽을 필요 없이 빠르게 원하는 정보를 얻기 위해서는 검색의 결과로 문서집합을 제시하기 보다는 실제 원하는 답을 제공하는 시스템의 필요성이 대두된다. 이를 위해 기존의 TF-IDF(Term Frequency-Inversed Document Frequency)기반의 정보검색의 방삭에 자연언어처리(Natural Language Processing)를 이용한 질문의 분류와 문서의 사전 표지(Tagging)를 사용할 수 있다. 본 연구에서는 매년 NIST(National Institute of Standards & Technology)와 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency)주관으로 열리는 TREC(Text REtrieval Conference)중 1999년에 열린 TREC-8의 사용자의 질문(Question)에 대한 답(Answer)을 찾는 ‘Question & Answer’문제의 실험 환경에서 질문을 특징별로 분류하고 검색 대상의 문서에 대한 사전 표지를 이용한 정보검색 시스템으로 사용자의 질문(Question)에 대한 해답을 보다 정확하고 효율적으로 제시할 수 있음을 실험을 통하여 보인다.

• Journal of Information Management
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• v.37 no.2
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• pp.137-156
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• 2006

To evaluate the performance of the question and answer services provided through the internet portals in Korea, question and answer transcript of four major services were sampled systematically. Using the digital reference evaluation framework, number and types of questions, response rate, timeliness, accuracy for information questions and user satisfaction were measured and analyzed. The level of the service performance is identified and compared. The conclusion includes suggestions for service improvement.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.46-49
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• 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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.246-249
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• 2015

기계학습 방법에 기반한 자연어 분석은 학습 데이터가 필요하다. 학습 데이터가 구축된 소스 도메인이 아닌 다른 도메인에 적용할 경우 한국어 의미역 인식 기술은 10% 정도 성능 하락이 발생한다. 본 논문은 기존 도메인 적응 기술을 이용하여 도메인이 다르고, 문장의 형태도 다를 경우에 도메인 적응 알고리즘을 적용하여, 질의응답 시스템에서 필요한 질문 문장 의미역 인식을 위해, 소규모의 질문 문장에 대한 학습 데이터 구축만으로도 한국어 질문 문장에 대해 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 한국어 의미역 인식 기술에 prior 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 실험결과 소스 도메인 데이터만 사용한 실험보다 9.42, 소스와 타겟 도메인 데이터를 단순 합하여 학습한 경우보다 2.64의 성능향상을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.726-727
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• 2012

본 논문에서는 스마트 디바이스기반의 실시간 지식공유 시스템 설계를 제안한다. 스마트 디바이스기반의 실시간 지식공유 시스템은 사용자의 스마트 디바이스에 저장되어있는 지인들을 연결하여 실시간으로 질문과 답변을 할 수 있는 기능을 제공하고 사용자 질문에 대한 웹 검색 결과를 제공한다. 또한 사용자간의 질문, 답변 결과를 서버에 저장하여 축적시키고 추천 기능을 제공하여 다른 사용자가 유사한 질문을 할 경우 축적된 질문과 답변을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.984-987
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• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.563-566
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• 2020

지식 그래프 기반의 질문 응답 문제는 자연어 질문에 대한 이해뿐만 아니라, 기반이 되는 지식 그래프상에서 올바른 답변을 찾기 위한 효과적인 추론 능력을 요구한다. 본 논문에서는 다중 홉 추론을 요구하는 복잡한 자연어 질문에 대해 연관 지식 그래프 위에서 답변 추론을 효과적으로 수행할 수 있는 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 지식 그래프상의 추론 과정에서 추른 경로를 명확히 하기 위한 노드의 양방향 특정 전파와 이웃 노드들 간의 맥락 정보까지 각 노드의 특정값에 반영할 수 있는, 표현력이 풍부한 쌍 선형 그래프 신경망 (BGNN)을 이용한다. 본 논문에서는 오픈 도메인의 지식 베이스 Freebase와 자연어 질문 응답 데이터 집합 WebQuestionsSP를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 효과와 우수성을 확인하였다.