• Title/Summary/Keyword: 질의분석

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Efficient Execution of Range Top-k Queries in a Hierarchical Max R-Tree (계층 최대 R-트리를 이용한 범위 상위-k 질의의 효율적 수행)

  • 홍석진;이상준;이석호
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04a
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    • pp.746-748
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    • 2003
  • 범위 상위-k 질의는 질의 범위 내의 다차원 데이타 중 값 애트리뷰트를 기준으로 상위 k개의 레코드를 반환하는 질의로 공간 데이타베이스와 데이타 웨어하우스에서 분석을 위해 많이 사용되는 유용한 질의 형태이다. 이 논문에서는 계층 최대 R-트리의 선택적인 탐색을 통해 범위 상위-k 질의를 효과적으로 수행하는 기법을 제시한다. 질의 결과를 포함하지 않는 단말 노드를 접근하지 않고 질의를 수행할 수 있기 때문에 적은 노드 접근으로도 질의 수행이 가능하며, 질의 범위의 크기에 관계없이 거의 일정한 성능을 보인다. 두 개의 우선순위 큐를 사용하며 질의 수행 공간을 최소화 하며, In Sorted Node 기법을 통해 기존 R-트리와 같은 팬아웃을 보장할 수 있다.

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R3 : Open Domain Question Answering System Using Structure Information of Tables (R3 : 테이블의 구조 정보를 활용한 오픈 도메인 질의응답 시스템)

  • Deokhyung Kang;Gary Geunbae Lee
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2022.10a
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    • pp.455-460
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    • 2022
  • 오픈 도메인 질의 응답에서 질의에 대한 답변은 질의에 대한 관련 문서를 검색한 다음 질의에 대한 답변을 포함할 수 있는 검색된 문서를 분석함으로써 얻어진다. 문서내의 테이블이 질의와 관련이 있을 수 있음에도 불구하고, 기존의 연구는 주로 문서의 텍스트 부분만을 검색하는 데 초점을 맞추고 있었다. 이에 테이블과 텍스트를 모두 고려하는 질의응답과 관련된 연구가 진행되었으나 테이블의 구조적 정보가 손실되는 등의 한계가 있었다. 본 연구에서는 테이블의 구조적 정보를 모델의 추가적인 임베딩을 통해 활용한 오픈 도메인 질의응답 시스템인 R3를 제안한다. R3는 오픈 도메인 질의 응답 데이터셋인 NQ에 기반한 새로운 데이터셋인 NQ-Open-Multi를 이용해 학습 및 평가하였으며, 테이블의 구조적 정보를 활용하지 않은 시스템에 비해 더 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

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A Case Study on the Types of Queries' Relations for Recognizing User intention (검색의도 파악을 위한 질의어 관계유형에 관한 사례연구)

  • Kwon, Soon-Jin;Kim, Won-Il;Yoo, Seong-Joon
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.21 no.4
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    • pp.414-422
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    • 2011
  • IR (Information Retrieval) systems have the methods that compare relationships between query and index to identify document that may be fit to the user's query keyword. However, the methods usually ignore the importance of relations that are not expressed in the query. Therefore, in this study, we describe how to refine the queries' relation from keyword and to reveal the hidden intent. A useful relationship between query and keyword in IR wth studied and we classified the tion fromrelation. Firstfromall, we did researchmrelated on semantic relationship and ontolhiical researchmin foreign and domestic research, and also analyzed semantic network practices, information retrieval technolhiy, extracted and classified the tion fromrelationships s' relasite's real-world datamin whichminformation retrieval technolhiin fare applied. Next, we souiht to solve the problems occurred frequently i' relasituation that searchers tioically face. I' relacurrent search technolhiy, the mesh searchmresult fare poured by simply comparn ina query with index terms. Therefore, the need for an intelligent search fittn inusers' intent is required. The relationships between two queries to re hiddee and identify relasearcher's intent have to be revealed. By analyzn inthe practical cthes s' queries and classifyn inthem into nine kind fromrelationship tion, we proposed the method to design relation revealn inand role namn i, and we have also illustrated limitations of that methods.

Experiments using query expansion in LSI (LSI에서 질의 확장을 이용한 실험)

  • 안성수;김동주;이기영;김한우
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1999.10b
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    • pp.151-153
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    • 1999
  • 한번의 질의로 사용자가 모든 요구를 표현하기 어렵고 만족시킬 수 없기 때문에 질의를 확장하는 연구가 계속되고 있다. 본 논문에서는 LSI(Latent Semantic Indexing)에서 사용자의 질의와 의미공간에서의 용어들간의 유사도를 구해 최상위의 용어들을 순서를 정해 질의확장을 하는 방법과 LCA(Local Context Analysis)을 이용하는 방법을 제안한다. 그리고 문서 집합에 대해 3가지 가중치를 적용한 결과를 분석하고 질의확장시의 문제점과 향후 연구과제에 대해 설명한다.

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Polyline Nearest Neighbor Queries (다중선 최근접 객체 질의)

  • Chung, Jae-Hwa;Jang, Hong-Jun;Jung, Kyung-Ho;Kim, Sung-Suk;Gil, Joon-Min;Jung, Soon-Young
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2008.06a
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    • pp.17-22
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    • 2008
  • 최근접 객체 질의(Nearest Neighbor Query)는 질의가 요청된 지점으로부터 가장 가까운 객체를 찾는 질 의로 위치기반 서비스 분야에서 가장 널리 사용되고 있는 질의의 형태이다. 이를 기반으로 한 지역 최근접 객체 질의 (Range Nearest Neighbor), 연속 최근접 객체 질의(Continuos Nearest Neighbor)등의 확장 된 개념으로 다양한 최근접 객체 질의가 제안되어 왔다. 그러나 지금까지의 최근접 객체 질의를 기반으로 한 연구들은 점으로 표현된 질의를 기준으로 하여 최근접 객체를 찾는 기준점 최근접 객체(Point Nearest Neighbor) 질의를 기반으로 하고 있어, 점으로 표현이 불가능한 1 차원 형태의 질의에 대하여 효과적인 최근접 객체를 검색하는 연구는 연구된 바 없다. 본 논문에서는 한 개 이상의 1 차원 형태의 선분으로 이루어진 질의에 대하여 질의 주변의 객체 중 최근접 객체를 찾는 다중선 최근접 객체 질의 (Polyline Nearest Neighbor)를 정의하고 효과적인 질의 처리 알고리즘을 제안하였다. 제안된 기법의 성능 분석을 위한 실험은 객체와 질의가 다양한 형태로 분포되어 있는 환경아래 진행되었으며, 실험 결과는 기대 값과 근접한 결과 값을 얻었다.

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Answer Extraction of Concept based Question-Answering System (개념 기반 질의-응답 시스템에서의 정답 추출)

  • Ahn Young-Min;Oh Su-Hyun;Kang Yu-Hwan;Seo Young-Hoon
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2005.05a
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    • pp.448-451
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    • 2005
  • In this paper, we describe a method of answer extraction on a concept-based question-answering system. The concept-based question answering system is a system which extract answer using concept information. we have researched the method of answer extraction using concepts which analyzed and extracted through question analysing with answer extracting rules. We analyzed documents including answers and then composed answer extracting rules. Rules consist of concept and syntactic information, we generated candidates of answer through the rules and then chose answer.

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Natural Query Translation System for Database Retrieval (데이타베이스 검색을 위한 자연 질의어 변환 시스템)

  • Shin, Nu-Mi;Choi, Jun-Hyeog;Lee, Jung-Hyun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1993.10a
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    • pp.79-89
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    • 1993
  • 본 논문에서는 대형 데이타베이스에서의 정보검색을 위한 자연언어 인터페이스 시스템을 구현하기 위한 방법을 제안한다. 질의문의 특성을 고찰하고 이를 일반적인 문장의 관점에서 수용하여 구문분석시에 반영한다. 구문분석 결과는 다음의 후처리 절차를 통해 정형 질의어인 SQL로 변환된다. 명사의 의미소성과 도메인의 어휘적 형태를 이용하여 질의문 내에 명시적으로 나타나지 않은 정보를 추출한다. 또한 질의문 내의 애트리뷰트, 릴레이션, 상수의 관련성을 규명한다. 이 두 절차를 통해 기존의 질의어 변환 시스템에서 지식베이스화하여 사용했던 자료들을 구축할 필요가 없어지므로 데이타베이스의 변경, 삽입, 삭제에 의한 영향을 받지 않으며, 자료구조 생성에 따른 부담을 없앨 수 있다.

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Deep learning-based Answer Type Classifier Considering Topicality in Korean Question Answering (한국어 질의 응답에서의 화제성을 고려한 딥러닝 기반 정답 유형 분류기)

  • Cho, Seung Woo;Choi, DongHyun;Kim, EungGyun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2019.10a
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    • pp.103-108
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    • 2019
  • 한국어 질의 응답의 입력 질문에 대한 예상 정답 유형을 단답형 또는 서술형으로 이진 분류하는 방법에 대해 서술한다. 일반적인 개체명 인식으로 확인할 수 없는 질의 주제어의 화제성을 반영하기 위하여, 검색 엔진 쿼리를 빈도수로 분석한다. 분석된 질의 주제어 정보와 함께, 정답의 범위를 제약할 수 있는 속성 표현과 육하원칙 정보를 입력 자질로 사용한다. 기존 신경망 분류 모델과 비교한 실험에서, 추가 자질을 적용한 모델이 4% 정도 향상된 분류 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

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The Multimedia Searching Behavior of Korean Portal Users (국내 포털 이용자들의 멀티미디어 검색 행태 분석)

  • Park, So-Yeon
    • Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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    • v.44 no.1
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    • pp.101-115
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    • 2010
  • The main difference between web searching and traditional searching is that the web provides and supports multimedia searching. This study aims to investigate the multimedia searching behavior of users of NAVER, a major Korean search portal. In conducting this study, the query logs and click logs of a unified search service were analyzed. The results of this study show that among the multimedia queries submitted by users, audio searches are the dominant media type, followed similarly by video and image searches. On the other hand, among the multimedia documents clicked on, video is the most popular collection type followed by image and audio collections. Entertainment is the most popular topic in both multimedia queries and clicks. The results of this study can be implemented for the portal's development of multimedia content and searching algorithms.

Design of In-Route Nearest Neighbor Query Processing Algorithm with Time and Space-constraint in Spatial Network Databases (공간 네트워크 데이터베이스에서 시간 및 공간제약을 고려한 In-Route Nearest Neighbor 질의처리 알고리즘 설계)

  • Kim, Sang-Mi;Chang, Jae-Woo
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.10c
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    • pp.56-61
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    • 2006
  • 최근 공간 네트워크 데이터베이스를 위한 질의처리 알고리즘에 관한 연구가 많이 진행되어 왔다. 그러나 현재 좌표-기반 질의에 대한 연구는 활발히 진행중인 반면, 경로-기반 질의에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 공간 네트워크 데이터베이스에서는 이동객체가 공간 네트워크상에서만 이동하기 때문에 경로-기반 질의의 유용성이 매우 증대되므로, 경로-기반 질의에 대한 효율적인 질의처리 알고리즘 연구가 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 경로-기반 질의의 대표적인 방법인 In-Route Nearest Neighbor 질의처리 알고리즘을 분석하여 기존 연구에서 고려하지 않은 시간 및 공간제약을 고려한 경로-기반 질의처리 알고리즘을 설계한다.

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