• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.7 no.4
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• pp.43-50
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• 2004

Multi-lingual query answering system is the system which answers on the queries with several languages. LASSO[l] is the system that aims to answer the multi-lingual query. In this paper, we design and implement a Korean analysis system for LASSO. The Korean analysis system for query answering needs processing techniques of dialogue style. And the system must be practical and general so as to use on various domains. This system uses not dialogue processing techniques with high cost and low utility but heuristic rules with low cost and high utility. It is designed and implemented as a Korean interface of multi-lingual query answering system. The techniques of this system highly contribute to information retrieval and Korean analysis researches.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.133-138
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• 2021

최근 다양한 분야에서 자동 고객 응대 시스템을 도입하고 있으며 이에 따른 대화형 질의응답 시스템 연구의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 새로운 도메인의 대화형 질의응답 시스템 구축에 필요한 말뭉치를 자동으로 생성하는 대화형 질의-응답 생성 시스템을 소개한다. 또한 이전 대화 내용을 고려하여 문서로부터 사용자의 다음 질문 대상이 될만한 응답 후보를 추출하는 맥락 관련 응답 추출 과제와 이에 대한 성능 평가 지표인 Sequential F1 점수를 함께 제안한다. 대화형 질의응답 말뭉치인 CoQA에 대해 응답 후보 추출 실험을 진행한 결과 기존의 응답 추출 모델보다 우리의 맥락 관련 응답 추출 모델이 Sequential F1 점수에서 31.1 높은 성능을 보였다. 또한 맥락 관련 응답 추출 모듈과 기존에 연구된 대화형 질의 생성 모듈을 결합하여 개발한 대화형 질의-응답 생성 시스템을 통해 374,260 쌍의 질의-응답으로 구성된 대화형 질의응답 말뭉치를 구축하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.190-197
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• 2000

본 연구에서는 사용자의 질의에 대해 대답을 제시하는 질의응답시스템의 평가를 위한 테스트컬렉션을 구축하였다. 질의응답시스템 평가를 위한 테스트컬렉션은 207,067개의 문서, 90개의 질의, 각 질의에 대한 적합성 판정 집합으로 구성되어 있다. 문서집합은 신문기사로 SGML형식으로 가공되었고, 질의는 다양한 유형의 질의와 변형질의를 포함한다. 적합성 판정 집합은 각 질의에 대해서 문서에 대답을 포함하는지의 여부에 따라 적합/부적합으로 판정하였고, 적합한 문서에 대해서는 대답을 표시하였다. 본 연구를 통해 구축된 질의응답시스템 평가를 위한 테스트컬렉션은 질의응답시스템의 객관적인 신뢰성 평가를 위한 기반을 마련하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.209-212
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• 2015

본 논문에서는 지식베이스와 다중 소스 레이블 문서를 동시에 활용한 다중소스 기반 오픈 도메인 질의 응답 시스템에 대해 소개한다. 제안하는 질의 응답 시스템은 자연어처리를 기반으로 한 질의 분석 모듈, SPARQL (Simple protocol and RDF Query Language) query 생성 및 검색 부분, 다중 소스 레이블 문서 검색 부분으로 이루어져 있다. 정확도가 높은 지식베이스 기반의 질의 응답 시스템으로 정답을 우선 탐색한다. 지식베이스 기반 질의 응답 시스템으로 정답을 찾는 데 실패하거나, SPARQL query 생성에 실패하면, 다중 소스가 레이블된 문서 검색을 통해 정답을 찾는다. 제안하는 질의 응답 시스템은 지식베이스만 사용한 질의 응답 시스템보다 높은 성능을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.188-191
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• 2020

본 연구는 COVID-19 질의 응답 태스크를 위한 Poly-encoder 기반의 태스크를 제안하였다. COVID-19 질의 응답 시스템은 사람들에게 최신 정보에 대해 빠르고 신뢰성이 높은 정보를 전달하는 특성을 가져야한다. 검색 기반 질의 응답 시스템은 pairwise 연산을 기반으로 수행되는데, Poly-encoder는 사전 학습된 트랜스포머(transformer)기반의 pairwise 연산 방법론 중 기존 Cross-encoder와 Bi-encoder보다 실사용 및 성능이 뛰어남을 보였다 [1]. 특히, Poly-encoder는 정확도가 높으면서도 빠른 응답속도를 가지며 검색기반의 각종 태스크에서 좋은 성능을 보였다. 따라서 본 연구는 COVID-19를 위한 Poly-encoder기반의 질의 응답 태스크를 위하여 기존 질의 응답 태스크와 페르소나 기반의 질의 응답 태스크로 두 가지 유형의 태스크를 생성하여 모델을 학습하였다. 또한 신뢰성 있는 리소스정보로부터 모델에 최신 정보 반영을 위하여 자동 크롤러를 구축하여 데이터를 수집하였다. 마지막으로 전문가를 통한 데이터셋을 구축하여 질문-응답과 질의어-질문에 대한 모델 검증을 수행하였다.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.22 no.4
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• pp.21-27
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• 2004

질의응답(QA)은 주어진 질의에 대해, 적합한 문서가 아니라 정답 그 자체를 찾아주는 것이 목표이며, 진정한 의미에서의 정보검색(IR)에 한걸음 더 나아가려는 노력이다. 예를 들어, "타지마할은 어디에 있나\ulcorner"라는 질의에 대해 "인도의 아그라"라는 정확한 응답을 제시하는 것이 질의응답 시스템이 하고자 하는 바이다.의응답 시스템이 하고자 하는 바이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.621-624
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• 2018

최근 지식 베이스의 발전과 함께 지식 베이스 기반의 질의 응답에 관한 연구가 많은 관심을 받고 있다. 특히 지식 베이스상의 여러 개의 사실이 필요한 복합 질의에 대한 처리의 중요성이 높아지고 있다. 그러나 기존 연구에서는 일반적인 지식을 묻는 질의 처리에만 집중하여, 그 외의 다른 유혀을 갖는 복합 질의에 대한 처리의 연구는 시작 단계에 머물러 있다. 이에 본 논문은 질의 유형 분류기를 활용한 지식 베이스 기반의 복합 질의 응답 시스템을 제안한다. 복합 질의 응답 시스템은 단순 질의를 포함하여 다양한 유형(일반형, 판정형, 비교형)을 갖는 복합 질의를 처리한다. 우리는 실험을 통해서 질의 유형 분류기가 복합 질의 응답 시스템의 정답률을 높임을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.541-544
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• 2022

코로나19 이후로 교육의 형태가 오프라인에서 온라인으로 변화되었다. 하지만 온라인 강의 교육 서비스는 실시간 소통의 한계를 가지고 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 기계독해 기반 실시간 강의 질의응답 시스템을 제안한다. 본 논문연구에서는 질의응답 시스템을 만들기 위해 KorQuAD 1.0 학습 데이터를 활용해 BERT를 fine-tuning 했고 그 결과를 이용해 기계독해 기반 질의응답 시스템을 구축했다. 하지만 이렇게 구축된 챗봇은 강의 내용에 대한 질의응답에 최적화되어있지 않기 때문에 강의 내용 질의응답에 관한 문장형 데이터 셋을 구축하고 추가 학습을 수행하여 문제를 해결했다. 실험 결과 질의응답 표를 통해 문장형 답변에 대한 성능이 개선된 것을 확인할 수 있다.

• 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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.190-197
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• 2000

본 연구에서는 사용자의 질의에 대해 대답을 제시하는 질의응답시스템의 평가를 위한 테스트컬렉션을 구축하였다. 질의응답시스템 평가를 위한 테스트컬렉션은 207,067개의 문서, 90개의 질의, 각 질의에 대한 적합성 판정 집합으로 구성되어 있다. 문서집합은 신문기사로 SGML 형식으로 가공되었고, 질의는 다양한 유형의 질의와 변형질의를 포함한다. 적합성 판정 집합은 각 질의에 대해서 문서에 대답을 포함하는지의 여부에 따라 적합/부적합으로 판정하였고, 적합한 문서에 대해서는 대답을 표시하였다. 본 연구를 통해 구축된 질의응답시스템 평가를 위한 테스트컬렉션은 질의응답시스템의 객관적인 신뢰성 평가를 위한 기반을 마련하였다.