• Title/Summary/Keyword: 찾는 지식

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Exploring Answer Sentences using Hierarchical Retrieval Models (계층적 검색 모델을 이용한 정답 문장 탐색)

  • Seungho Choi;Hyun-Kyu Jeon;Jiyoon Kim;Bongsu Kim
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2023.10a
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    • pp.361-365
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    • 2023
  • 오픈 도메인 질의응답 (ODQA, Open-Domain Question Answering)은 주어진 질문에 대한 답을 찾는 작업으로 일반적으로 질문과 관련 있는 지식을 검색 모델(Retrieval)을 통해 찾는 단계와, 찾은 지식에서 문서의 정답을 독해 모델(Reader)을 이용하여 찾는 단계로 구성되어 있다. 본 논문은 기존의 DPR(Dense Passage Retrieval)을 이용한 복수의 검색 모델(Retrieval)만을 계층적으로 사용하여 독해 모델(Reader)을 사용하지 않고 정답 문장을 찾는 방법과 정답 문장을 찾는 데 특화된 검색 모델 학습을 위한 유효한 성능 향상을 보이는 Hard Negative Sampling 기법을 제안한다. 해당 제안기법을 적용한 결과, 동일 조건에서 학습된 검색 - 독해(Retrieval-Reader) 구조의 베이스라인 모델보다 EM에서 12%, F1에서 10%의 성능 향상을 보였다.

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포털의 노블리스 오블리제를 기대한다!

  • Korea Database Promotion Center
    • Digital Contents
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    • no.10 s.161
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    • pp.102-117
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    • 2006
  • 지식정보화사회가 도래함에 따라 지식과 정보의 중요성이 더욱 대두되고 있으며 IT 기술의 급속한 발전은 지식의 기술 기반화, 정보 환경화를 가져왔다. 인터넷 사용이 급속도로 증가하면서 필요한 정보들은 지식 검색서비스를 이용해 찾는 것이 일상화 되었다. 이에 검색기술환경의 변화에 따른 지식검색서비스의 등장과 일상화 추세를 통해 지식의 개념과 특징, 지식검색서비스의 체계를 살펴보는 것은 지식 정보화 사회를 살아가는 이들에게 의미 있는 연구가 될 것이다.

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Question Answering System that Combines Deep Learning and Information Retrieval (딥러닝과 정보검색을 결합한 질의응답 시스템)

  • Lee, Hyeon-gu;Kim, Harksoo
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 2016.10a
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    • pp.134-138
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    • 2016
  • 정보의 양이 빠르게 증가함으로 인해 필요한 정보만을 효율적으로 얻기 위한 질의응답 시스템의 중요도가 늘어나고 있다. 그 중에서도 질의 문장에서 주어와 관계를 추출하여 정답을 찾는 지식베이스 기반 질의응답 시스템이 활발히 연구되고 있다. 그러나 기존 지식베이스 기반 질의응답 시스템은 하나의 질의 문장만을 사용하므로 정보가 부족한 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하고자 정보검색을 통해 질의와 유사한 문장을 찾고 Recurrent Neural Encoder-Decoder에 검색된 문장과 질의를 함께 활용하여 주어와 관계를 찾는 모델을 제안한다. bAbI SimpleQuestions v2 데이터를 이용한 실험에서 제안 모델은 질의만 사용하여 주어와 관계를 찾는 모델보다 좋은 성능(정확도 주어:33.2%, 관계:56.4%)을 보였다.

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Question Answering System that Combines Deep Learning and Information Retrieval (딥러닝과 정보검색을 결합한 질의응답 시스템)

  • Lee, Hyeon-gu;Kim, Harksoo
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2016.10a
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    • pp.134-138
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    • 2016
  • 정보의 양이 빠르게 증가함으로 인해 필요한 정보만을 효율적으로 얻기 위한 질의응답 시스템의 중요도가 늘어나고 있다. 그 중에서도 질의 문장에서 주어와 관계를 추출하여 정답을 찾는 지식베이스 기반 질의응답 시스템이 활발히 연구되고 있다. 그러나 기존 지식베이스 기반 질의응답 시스템은 하나의 질의 문장만을 사용하므로 정보가 부족한 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하고자 정보검색을 통해 질의와 유사한 문장을 찾고 Recurrent Neural Encoder-Decoder에 검색된 문장과 질의를 함께 활용하여 주어와 관계를 찾는 모델을 제안한다. bAbI SimpleQuestions v2 데이터를 이용한 실험에서 제안 모델은 질의만 사용하여 주어와 관계를 찾는 모델보다 좋은 성능(정확도 주어:33.2%, 관계:56.4%)을 보였다.

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A Study on the Comparisons of Future Knowledge Utilizing Difference Predicted by Chaos of Knowledge of Korean University Students (한국 대학생의 지식혼돈에 따른 미래의 지식활용 차이 예측의 시계열적 비교 분석)

  • Oh, Sang-young
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.17 no.1
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    • pp.131-140
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    • 2019
  • The development of the knowledge information system is increasing the symptoms that people refuse to remember. There is also a growing debate about whether to remember knowledge. This study investigated the preference of memorizing knowledge and finding knowledge. We predicted the use, effect, and expectation of ease of use of knowledge utilization that will appear in the future among preference groups. We analyzed whether there is a difference between the predicted expectations of knowledge utilization in the future. The first study was conducted in October 2014. This is the second study. We studied what changes were made in comparison with the first study. As a result, it was found that 1) there is no difference in broadening the diversity of knowledge utilization at future time, 2) expectation of the effect of knowledge utilization, and 3) ease of continuous knowledge creation. The results of this study suggest that it is important to provide a basis for discussing whether it is good to remember knowledge.

문제해결을 통한 수학적 일반성의 발견

  • Kim, Yong-Dae
    • Communications of Mathematical Education
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    • v.15
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    • pp.153-159
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    • 2003
  • 수학 학습의 목표를 수학적 사고력의 신장이라는 측면에서 보았을 때 이를 위하여 문제에 대한 다양한 해법을 찾는 활동은 중요하다. 문제에 대한 다양한 접근은 문제해결의 전략을 학습시키고 사고의 유연성을 길러줄 수 있는 방법이 된다. 문제에 대한 다양한 해법을 찾는 과정에서 이미 알고 있는 지식이 어떻게 응용되는지를 알게 된다. 특히 기하 문제에 대한 다양한 접근은 문제해결의 전략을 학습시킬 수 있는 좋은 예가 된다. 본고에서는 문제해결을 통한 수학적 일반성을 발견하기 위한 방법으로서 문제에 대한 다양한 해법을 연역과 귀납에 의하여 일반화하는 과정을 탐색하고자 한다. 특히 수학 문제에 대한 다양한 해법을 찾는 것은 문제해결 전략으로서 뿐만 아니라 창의적 사고의 신장 측면에서 시사점을 던져준다.

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A Design of the Influence Value Computation Algorithm Based on Activity and Trust (활동성, 신뢰성 기반의 Influence 지수 산정 알고리즘 설계)

  • Choi, Chang-Hyun;Park, Gun-Woo;Lee, Sang-Hoon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2009.04a
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    • pp.383-386
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    • 2009
  • 집단지성을 이용한 지식검색 서비스는 개방적 구조와, 축적된 자료를 공유할 수 있다는 커뮤니티적인 특성으로 큰 인기를 얻고 있다. 하지만 방대한 지식공유속에서 사용자가 진정으로 원하는 답변 획득은 점점 더 어려워지고 있다. 최근 알고리즘적으로 가장 정교하다고 평가 받는 구글을 통해 상위에 랭크된 검색결과들 중에는 집단지성을 통해 구축된 위키피디아, Yahoo Q/A 과 같은 Social 검색엔진의 검색결과들이 상당수 존재한다. 본 논문은 대부분의 질문은 인간으로부터 문제해결의 실마리를 얻을 수 있다는 점과 온라인상의 사용자에 대한 연구를 통해 지식검색 서비스 사용자중 Influence를 찾는것에 목적이 있다. 이에 국내 Social 검색 엔진의 대표인 네이버 지식iN을 중심으로 지식검색내의 사용자 활동성과 신뢰성을 분석하고, 이를 기반으로한 Influence 지수 산정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 통한 Influence 지수는 지식검색 서비스에서 문제 해결의 실마리를 가진 사용자를 찾는 중요한 지표가 될 것이다.

닭고기 소비에 대한 소비자 의견 조사

  • 남두희
    • KOREAN POULTRY JOURNAL
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    • v.18 no.1 s.195
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    • pp.112-117
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    • 1986
  • 소비자들의 닭고기 품질에 대한 관심도가 높아지고 있다. 소비자가 즐겨 찾는 닭고기를 생산해 내야 하며 생산뿐만 아니라 유통$\cdot$소비분야에 더 많은 관심을 기울여야 한다. 새로운 닭고기요리 개발 보급, 올바른 지식전달을 위한 능동적인 소비자교육을 실시한다면 닭고기소비는 급격히 신장될 수 있을 것이다.

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