• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권11호
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• pp.795-802
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• 2002

본 논문은 2-패스 점수 부여 방법에 기초한 정답 후보 색인기를 이용하여 고속, 고정밀의 질의 응답을 실현하는 한국어 질의 응답 시스템을 제안한다. 제안한 정답 후보 색인기의 색인 과정은 다음과 같다. 먼저, 대상 문서에 포함된 모든 정답 후보들을 추출한다. 그리고, 2-패스 점수 부여 방법을 이용하여 각 정답 후보와 밀접하게 연관된 주변 내용어들에게 점수를 부여한다. 마지막으로 데이터베이스에 각 정답과 점수가 부여된 내용어들을 역파일 형태로 저장한다. 사용자의 질의에 포함된 의도(질의 유형)을 파악하기 위해서는 수동으로 구축된 lexico-syntactic 패턴을 이용한다. 이러한 색인 방법과 질의 처리 방법을 이용하여, 제안된 질의 응답 시스템은 빠른 응답 시간을 보장하고 정확률을 향상시킨다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1643-1652
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• 2022

Most of the existing machine reading research has used Recurrent Neural Network (RNN) and Convolutional Neural Network (CNN) algorithms as networks. Among them, RNN was slow in training, and Question Answering Network (QANet) was announced to improve training speed. QANet is a model composed of CNN and self-attention. CNN extracts semantic and syntactic information well from the local corpus, but there is a limit to extracting the corresponding information from the global corpus. Graph Convolutional Networks (GCN) extracts semantic and syntactic information relatively well from the global corpus. In this paper, to take advantage of this strength of GCN, we propose I-QANet, which changed the CNN of QANet to GCN. The proposed model performed 1.2 times faster than the baseline in the Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) dataset and showed 0.2% higher performance in Exact Match (EM) and 0.7% higher in F1. Furthermore, in the Korean Question Answering Dataset (KorQuAD) dataset consisting only of Korean, the learning time was 1.1 times faster than the baseline, and the EM and F1 performance were also 0.9% and 0.7% higher, respectively.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.346-356
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• 2022

The jurisprudential legal rules govern the way Muslims react and interact to daily life. This creates a huge stream of questions, that require highly qualified and well-educated individuals, called Muftis. With Muslims representing almost 25% of the planet population, and the scarcity of qualified Muftis, this creates a demand supply problem calling for Automation solutions. This motivates the application of Artificial Intelligence (AI) to solve this problem, which requires a well-designed Question-Answering (QA) system to solve it. In this work, we propose a QA system, based on retrieval augmented generative transformer model for jurisprudential legal question. The main idea in the proposed architecture is the leverage of both state-of-the art transformer models, and the existing knowledge base of legal sources and question-answers. With the sensitivity of the domain in mind, due to its importance in Muslims daily lives, our design balances between exploitation of knowledge bases, and exploration provided by the generative transformer models. We collect a custom data set of 850,000 entries, that includes the question, answer, and category of the question. Our evaluation methodology is based on both quantitative and qualitative methods. We use metrics like BERTScore and METEOR to evaluate the precision and recall of the system. We also provide many qualitative results that show the quality of the generated answers, and how relevant they are to the asked questions.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권5_6호
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• pp.466-475
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• 2003

고성능의 질의응답 시스템을 구현하기 위해서는 사용자의 질의 의도를 파악할 수 있는 질의 유형 분류기가 필요하다. 본 논문에서는 지지 벡터 기계(support vector machine, SVM)를 이용한 질의유형 분류기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 질의 유형 분류기의 분류 과정은 다음과 같다. 우선, 사용자 질의에 포함된 어휘, 품사, 의미표지와 같은 다양한 정보를 이용하여 사용자 질의로부터 자질들을 추출한다. 다량의 자질들 중에서 유용한 것들만을 선택하기 위해서 카이 제곱 통계량을 이용한다. 추출된 자질들은 벡터 공간 모델로 표현되고, 문서 범주화 기법 중 하나인 지지 벡터 기계는 이 정보들을 이용하여 질의 유형을 분류한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 질의 유형 분류 문제에 자동 문서 범주화 기법을 도입하여 86.4%의 높은 분류 정확도를 보였다. 또한 질의 유형 분류기를 통계적 방법으로 구축함으로써 lexico-syntactic 패턴과 같은 규칙을 기술하는 수작업을 배제할 수 있으며, 응용 영역의 변화에 대해서도 안정적인 처리와 빠른 이식성을 보장한다.

• ETRI Journal
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• 제39권2호
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• pp.191-201
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• 2017

This paper proposes an approach using taxonomic relatedness for answer-type recognition and type coercion in a question-answering system. We introduce a question analysis method for a lexical answer type (LAT) and semantic answer type (SAT) and describe the construction of a taxonomy linking them. We also analyze the effectiveness of type coercion based on the taxonomic relatedness of both ATs. Compared with the rule-based approach of IBM's Watson, our LAT detector, which combines rule-based and machine-learning approaches, achieves an 11.04% recall improvement without a sharp decline in precision. Our SAT classifier with a relatedness-based validation method achieves a precision of 73.55%. For type coercion using the taxonomic relatedness between both ATs and answer candidates, we construct an answer-type taxonomy that has a semantic relationship between the two ATs. In this paper, we introduce how to link heterogeneous lexical knowledge bases. We propose three strategies for type coercion based on the relatedness between the two ATs and answer candidates in this taxonomy. Finally, we demonstrate that this combination of individual type coercion creates a synergistic effect.

• 한국정보컨버전스학회:학술대회논문집
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• 한국정보컨버전스학회 2008년도 International conference on information convergence
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• pp.53-56
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• 2008

This paper reports on the ACQA(Animated agent for Conversational Question Answering) project conducted at LIMSI. The aim is to design an expressive animated conversational agent(ACA) for conducting research along two main lines: 1/ perceptual experiments(eg perception of expressivity and 3D movements in both audio and visual channels): 2/ design of human-computer interfaces requiring head models at different resolutions and the integration of the talking head in virtual scenes. The target application of this expressive ACA is a real-time question and answer speech based system developed at LIMSI(RITEL). The architecture of the system is based on distributed modules exchanging messages through a network protocol. The main components of the system are: RITEL a question and answer system searching raw text, which is able to produce a text(the answer) and attitudinal information; this attitudinal information is then processed for delivering expressive tags; the text is converted into phoneme, viseme, and prosodic descriptions. Audio speech is generated by the LIMSI selection-concatenation text-to-speech engine. Visual speech is using MPEG4 keypoint-based animation, and is rendered in real-time by Virtual Choreographer (VirChor), a GPU-based 3D engine. Finally, visual and audio speech is played in a 3D audio and visual scene. The project also puts a lot of effort for realistic visual and audio 3D rendering. A new model of phoneme-dependant human radiation patterns is included in the speech synthesis system, so that the ACA can move in the virtual scene with realistic 3D visual and audio rendering.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권8호
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• pp.902-909
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• 2016

질의응답 시스템은 사용자의 질문에 대한 답을 찾아주는 시스템으로, 기존의 검색엔진이 사용자의 질의에 대해 관련된 문서의 링크만을 찾아주는 반면 질문에 대한 최종적인 답을 찾아준다는 차이점이 있다. 특정 분야에 국한되지 않고 다양한 질문을 처리해주는 오픈 도메인 질의응답 시스템에 필요한 연구들이 최근 자연어 처리, 인공지능, 데이터 마이닝 등 학계의 다양한 분야들에서 뜨거운 관심을 받고 있다. 하지만 관련 연구에서는 학습 데이터에는 없었던 단어들이 질문에 대한 정확한 답과 유사한 오답을 구별해내는데 결정적인 역할을 할 수 있음에도, 이러한 처음 보는 단어들을 모두 단일 토큰으로 치환해버리는 문제가 있다. 본 논문에서는 문맥 정보를 통해 이러한 모르는 단어에 대한 벡터를 계산하는 방법을 제안한다. 그리고 역문헌빈도 가중치를 활용하여 문맥정보를 더 효율적으로 처리하는 모델을 제안한다. 또한 풍부한 실험을 통해 질의응답 시스템의 모델 학습 속도 및 정확성이 기존 연구에 비해 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.581-585
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• 2023

Question Answering(QA)은 질문과 문맥에 대한 정보를 토대로 적절한 답변을 도출하는 작업이다. 이때 입력으로 주어지는 문맥 텍스트는 대부분 길기 때문에 QA 모델은 이 정보를 처리하기 위해 상당한 컴퓨팅 자원이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 요약 모델을 활용한 요약 기반 QA 모델 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 문맥 정보를 효과적으로 요약하면서도 QA 모델의 컴퓨팅 비용을 줄이고 성능을 유지하는 것을 목표로 한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.1-8
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• 2007

QA(질의응답) 시스템은 질의에서 요구하는 정답 유형 및 질의에 사용된 용어를 적용하여 보다 정확한 답을 추출하고자 한다. 그러나 질의에 사용된 용어들이 문서에 그대로 사용되지 않고 같은 의미의 다른 어휘로 출현하기도 하며, 혹은 다른 문법적 정보를 가진 카테고리로 등장하여 정답 추출에 어려움이 따른다. 따라서 본 논문은 질의에서 사용된 의미적으로 더 가까운 단어들로 구성되는 심층적 질의 카테고리의 질의 패턴을 이용한 질의 확장 방법론을 제안한다. 제안한 방법은 질의 유형에 따른 개념 리스트를 우선 구축하고, 학습 알고리즘에 의해 각 질의 카테고리에 대한 개념 리스트를 구축한다. 실험의 결과로서 제안한 방법의 성능이 향상되었음을 입증하였다.

• 정보관리학회지
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• 제4권1호
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• pp.3-23
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• 1987

이 연구에서 구현한 질문응답시스템은 한글 자연어로 된 텍스트와 질문을 자동으로 처리하는 지능형 정보시스템이다. 입력데이타는 스포츠관계 기사로 국한하였으며 프로그래밍 언어로는 코볼을 사용하였다. 이 시스템의 구문분석기는 격문법에 기초한 것으로서 어휘사전, 용언의 격프레임, 언어학적 규칙 등을 사용하여 문장을 분석한다. 본문검색과 사실검색이 모두 가능한 이 시스템에서는 질문에 대한 해답이 문장형태이거나 사실데이타 형태로 출력된다.