• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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• pp.181-188
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• 2004

대다수의 개방영역 자연어 질의응답 시스템은 답을 선택할 수 있는 개념영역을 미리 정의하고 있기 때문에 시스템이 준비하지 못한 범주의 개념을 묻는 질의문에 대해서는 올바른 응답을 생성하지 못하거나 예외 처리 방식으로 응답을 생성해 낸다. 본 논문에서는 전형적인 범주에 속하지 않는 명사 개념에 관한 질의문에 대해 범용적으로 대응할 수 있는 개방영역 자연어 질의응답 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 상위 개념 명사구(Hypernym)에 포함되는 하위 개념의 명사구(Hyponym)들을 추출할 수 있는 일반적인 패턴들을 그 신뢰도와 함께 가지고 있다. 따라서 질의문이 임의의 명사구 개념을 요청할 때 정답의 후보들을 동적으로 생성되는 가상의 is-a 의미관계 사전으로부터 신뢰 순위로 정렬하여 추출해 낼 수가 있다. 제안하는 시스템은 "What 명사구 동사구" 형태의 질의문들 중에서 개체명 인식기나 시소러스를 이용하여 정답 후보를 손쉽게 생성할 수 있는 질의문을 배제한 실험용 질의문 집합을 이용한 실험에서 42%의 재현율을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.12-19
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• 2006

본 논문에서는 질의 응답 시스템의 성능 향상을 위한 질의문 심층 분석을 제안한다. 일반적인 질의응답 시스템들은 사용자의 자연언어 질의의 의미를 분석하지 않기 때문에 정확한 정답을 제공하는 것이 어렵다. 질의문 심층 분석은 의미자질 추출 문법과 자연언어 질의 특성을 이용하여 사용자의 질의를 의미적으로 분석하고, 의미자질들을 추출한다. 의미자질 추출 문법과 자연언어 질의 특성은 사용자 질의의 의미와 구문 구조를 반영하기 위해 의미자질과 형식형태소로 표현된다. 웹에서 추출한 세부 정답 유형이 '인물'인 100개의 질의에 대한 실험을 통해, 비교적 짧지만 사용자의 질의 의도를 충분히 표현하고 있는 자연언어 질의에 대해 질의문 심층 분석을 수행함으로써 사용자의 질의 의도를 분석하고, 의미자질들을 추출할 수 있음을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권6호
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• pp.529-536
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• 2004

본 논문에서는 질의응답시스템의 성능을 개선하기 위해 문장의 위치정보와 질의형태분류기를 사용하여 질의에 대한 대답순위를 조정하는 새로운 질의-문서 유사도 계산을 제안한다. 이를 위해 첫째로 문서내용을 표현하고 문서의 위치정보를 반영하기 위해 개념그래프를 사용한다. 이 방법은 문서비교에 대표적으로 사용되는 Dice-Coefficient에 기반하고 문장에서 단어의 위치정보론 반영한 유사도 계산이다. 두번째로 질의응답시스템의 대답순위를 개선하기 위하여 질의형태를 고려한 기계학습을 통한 질문에 대한 분류를 하였으며 이를 위해서 뉴스그룹의 FAQ 문서 30,000개를 가지고 기계학습 방법인 나이브 베이지안을 사용한 분류기를 구현하였다. 이에 대한 평가를 위해 세계적인 정보검색대회인 TREC-9의 질의응답시스템분야에 제출된 데이타를 가지고 실험하였으며 기존의 방법에 비해 자동학습기법을 사용하였음에도 평균상호순위가 0.29, 상위 5위에 정답을 포함시킨 경우가 55.1%의 성능을 보였다. 이 방법은 다른 시스템과 달리 질의형태분류를 기계학습 방법을 사용하여 자동으로 학습하는 것에 의의를 갖는다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.405-409
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• 2021

자연어 추론은 전제가 주어졌을때 특정 가설이 전제에 기반해 합당한지 검증하는 자연어 처리의 하위 과제이다. 우리는 질의응답 시스템이 도출한 정답 및 근거 문서를 자연어 추론 모델로 검증할 수 있다는 점에 착안하여, HotpotQA 질의응답 데이터셋을 자연어 추론 데이터 형식으로 변환한뒤 자연어 추론 모델을 학습하여 여러 질의응답 시스템이 생성한 결과물을 재순위화하고자 하였다. 그 결과로, 자연어 추론 모델에 의해 재순위화된 결과물은 기존 단일 질의응답 시스템의 결과물보다 대체로 향상된 성능을 보여주었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.35-39
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• 2018

챗봇은 사람과 기계가 자연어로 된 대화를 주고받는 시스템이다. 최근 대화형 인공지능 비서 시스템이 상용화되면서 일반적인 대화와 질의응답을 함께 처리해야할 필요성이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 기계독해 기반 질의응답과 Transformer 기반 자연어 생성 모델을 함께 사용하여 하나의 모델에서 일반적인 대화와 질의응답을 함께 하는 기계독해 기반 질의응답 챗봇을 제안한다. 제안 모델은 기계독해 모델에 일반대화를 판단하는 옵션을 추가하여 기계독해를 하면서 자체적으로 문장을 분류하고, 기계독해 결과를 통해 자연어로 된 문장을 생성한다. 실험 결과 일반적인 대화 문장과 질의를 높은 성능으로 구별하면서 기계독해의 성능은 유지하였고 자연어 생성에서도 분류에 맞는 응답을 생성하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.709-711
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• 2002

웹 기반의 교육의 활성화로 이를 학습에 응용하기 위한 노력으로 GVA(Global Virtual Academy) 등과 같은 학습 보조 도구가 많이 발표하고 있는 설정이다. 대부분의 학습 보조 도구들은 각각의 특성들만 제시할 뿐 통합된 표준호가 되어 있지 않다. 최근 가상교육에서 학습기술이 상호운용성에 기반한 표준화의 일반적인 필요성을 인식하게 됨에 다라 가상교육의 국제표준을 소개하고 체계적으로 AICC(Aviation Industry CBT Committee), IMS Global Learning Consortium, ADL(Advanced Distributed Learning)을 중심으로 진행되어 오고 있다. 웹 기반의 교육을 통한 질의 응답의 학습방법을 고려한 도구가 없으므로 질의 응답 학습 도구(QALT)지원을 위한 표준화된 LTSA(Learning Technology Standard Architecture) 기반 시스템을 학습 객체에 대한 질의 응답과 개방형 단순 질의 응답 측면으로 구현한다. 그러므로 개방형 단순 질의 응답 측면을 구현하기 위해 학습 기술의 표준화로 제시되어 있는 LOM(Learning Object Metadata)을 통해 설계 자체를 체계화하고 전체적으로 명세 작업을 가능하게 하여 일관성을 유지하는 정련화된 문서로 질의 응답할 수 있도록 한다. 또한, Web 상에서의 Network delivery와 DTD(Document Type Definition)와 Stylesheet를 사용자가 쉽게 수정 가능하며 다양한 Linking Type을 제공하므로 단순 질의 응답 문서의 형식을 XML로 한다

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.88-98
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• 2000

협력적 질의 응답은 질의와 데이터에 관한 지식을 이용해서 초기의 질의에 적절한 인접한 정보나 연관된 정보를 제공한다. 본 논문에서는 제시된 질의에 대한 정확한 검색 결과를 보여주지 못하는 경우에 협력적 질의 응답을 지원하기 위하여 지능적인 질의 응답 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 지능적인 질의 응답 시스템은 하이브리드 지식베이스(Hybrid Knowledge Base)를 이용하여 질의 완화 과정을 수행한다. 질의 완화에 사용되는 하이브리드 지식베이스는 구조적인 접근을 위하여 시멘틱 리스트와 규칙 기반의 지식베이스로 구성된다. 또한, 본 논문은 하이브리드 지식베이스를 기반으로 초기의 질의어를 이용하여 질의 재형성을 하기 위하여 질의 완화 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2002년도 제14회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.259-266
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• 2002

질의 응답 시스템에서 보다 정확하게 정답을 판별하기 위해서는 구문분석 혹은 의미분석 등과 같은 복잡도가 높은 분석작업이 요구되며, 이러한 질의 응답 시스템 성능의 상한을 결정하는 검색 시스템은 가급적 적은 양의 검색 결과를 내주어서 질의 응답 시스템이 처리해야 할 작업량에 대한 부담을 덜어주어야 한다. 본 논문에서는 이러한 요구를 만족시키는 검색 시스템으로 가변 길이 단락 검색 시스템(variable length passage retrieval system)을 제안한다. 제안하는 검색 시스템은 질의에 대한 정답을 포함하고 있을 가능성이 있는 텍스트 영역은 질의에 따라 그 크기가 다를 것이라는 가정으로부터 출발한다. 그러므로 문서 전체를 검색하거나 고정 길이 단락으로 나누어져 색인되어 있는 부분 문서들을 검색하는 기존의 검색 방법과 달리, 제안된 시스템은 문서에서 임의의 길이로 이루어진 단락을 대상으로 동적인 단락 검객을 수행한다. TREC QA track의 질의집합 중 1번부터 100번까지의 질의에 대해 실험을 수행한 견과, 문서 검색 시스템이나 고정 길이 단락 검색 시스템은 상위 1000개의 문장까지 검색을 하였을 때 각각 96%, 98%의 재현율을 보인 반면, 가변 길이 단락 검색 시스템은 800개의 문장만으로도 98%의 재현율을 보이고, 900개의 문장을 검색하였을 경우 100%의 재현율을 보였다.