• 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.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.122-127
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• 2016

본 논문에서서는 질의응답 시스템을 위한 자연언어 질의 이해를 위하여 프레임 시멘틱스 기반 의미 분석방식을 제안한다. 지식베이스에 의존적인 질의 이해는 지식베이스의 불완전성에 의해 충분한 정보를 분석하지 못한다는 점에 착안하여, 질의의 술부-논항구조 및 그 의미에 대한 분석을 수행하여 자연언어 질의에서 나타난 정보들을 충분히 파악하고자 하였다. 본 시스템은 자연언어 질의를 입력으로 받아 이를 프레임 시멘틱스의 구조에 기반하여 기계가 읽을 수 있는 임의의 RDF 표현방식의 모형 쿼리를 생성한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.206-208
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• 2012

본 논문에서는 위키백과를 이용한 지식DB구축의 예로서 연예인 관련 정보들을 자동으로 추출한다. 우리는 위키백과의 연예인 문서로부터 생년월일, 학력, 본명 등 총 9가지 정보들을 추출하고 이를 지식DB로 구축한다. 또한 추출된 지식 DB를 이용하여 질의응답 시스템을 구현하여 유용함을 입증하였다. 질의응답 시스템은 어휘의미패턴 방법으로 질의를 분석하고, 템플릿 기반의 문장생성 방법으로 정답을 자연어문장으로 생성한다. 성능 평가결과 총 6471명의 연예인 정보들을 추출하였고 95%에 해당하는 질의분석 성능을 제공하였다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.18 no.11
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• pp.1059-1064
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• 2012

In this paper, some applications of natural language processing techniques for information retrieval have been introduced, but the results are known not to be satisfied. In order to find the roles of some classical natural language processing techniques in information retrieval and to find which one is better we compared the effects with the various natural language techniques for information retrieval precision, and the experiment results show that basic natural language processing techniques with small calculated consumption and simple implementation help a small for information retrieval. Senior high complexity of natural language processing techniques with high calculated consumption and low precision can not help the information retrieval precision even harmful to it, so the role of natural language understanding may be larger in the question answering system, automatic abstract and information extraction.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.414-421
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• 2001

본 논문에서는 한정된 영역을 대상으로 하는 질의응답 시스템에서 사용자의 질의를 해석하고 적당한 대답을 생성하기 위해 백과사전이나 일반사전 등과 같은 지식원에서 추출된 구조화된 지식을 사용하는 과정을 기술한다. 질의응답을 위하여 지식원은 그 단락의 의미에 따라 구조화되고 각 단락은 논리형식으로 변환되었으며, 논리형식 내 각 개체들은 사전 정의문에 따라 확장되었다. 이 구조화된 지식은 입력된 자연언어 질의문에서 질의의 의도를 추출하고, 질의에 포함되어 있는 지식에 의미속성을 부착하기 위해 사용된다. 지식원의 논리형식 변환을 위해 한국어의 논리형식이 도입되었으며, 사용된 지식원은 우리말 큰사전과 계몽백과사전의 30여개 질병정의문이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.530-537
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• 2001

본 논문은 자연어 인터페이스에 기반한 관계형 데이터베이스 상에서의 질의 응답 시스템에 대해 기술한다. 본 시스템은 다국어, 다중 도메인, 다중 DBMS를 지원하는 시스템으로, 주로 오디오와 비디오 관련 제품들에 대한 정보를 다룬다. Lexico-semantic pattern (LSP) 문법을 관계형 데이터베이스 상에서의 질의 응답 시스템에 최초로 도입하여 기존의 시스템들에 비해 높은 성능을 보이며, linguistic front-end (LFE)와 database back-end (DBE)를 명확히 구분하고 각종 리소스들을 엔진과 분리함으로써 높은 이식성을 가지도록 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2005.10a
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• pp.184-188
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• 2005

본 논문에서는 개념 기반 질의-응답 시스템에서 개념 규칙을 이용하여 해답을 추출하는 방법에 대하여 기술한다. 개념 기반 질의-응답 시스템은 질의문의 각 유형별 개념 정보를 이용하여 질의문을 분석하고 해답을 추출하는 시스템이다. 질의문의 키워드들을 개념에 따라 분류하고, 질의 유형별로 공통적으로 나타나는 개념들을 이용하여 개념 프레임을 정의한다. 또한, 개념 정보와 해답이 들어 있는 문장과 문단에서 공통적으로 나타나는 구문 특성을 이용하여 해답 추출을 위한 규칙을 작성한다. 개념 규칙은 형태 정보와 구문 정보를 포함하며, 질의 유형별로 따로 작성한다. 작성된 규칙을 이용하여 문서로부터 해답이 들어 있는 문장과 문단을 추출한 후 질의문의 해답 유형에 해당하는 개체를 해답 후보로 제시한다. 실험 결과 개념 규칙을 이용한 해답 추출의 정확도가 매우 높게 나타났다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.153-155
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• 2014

사용자가 질의한 내용에 대한 결과를 찾기 위해 본 논문은 DBPedia에서 제공해주는 트리플 구조를 TDB에 저장하고, 사용자 질의 문장에서 트리플을 찾은 뒤 해당 문장의 규칙을 추론하여 SPARQL 쿼리를 생성한 뒤, 마지막으로 Fuseki를 이용해 결과를 출력하는 Q&A시스템을 제안한다. SPARQL 쿼리를 생성함에 있어 질의의 정답을 찾아내는 타겟이 있다는 점과 한국어의 조사와 부사부분에서 쿼리가 변형될 수 있다는 점을 통해 유동적인 쿼리를 생성한다. 그리고 DBPedia에 없는 단어가 질의에서 나타날 수 있기 때문에 이를 정제해주는 작업 또한 필요하다. 한국어는 어절순서가 고정적이지 않다는 점, 조사, 부사에 의해 문장의 의미가 변형되는 또 다른 부분을 파악하여 앞으로 시스템을 개발함에 있어 정확률을 상승시킬 예정이다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.179-183
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• 2000

정보검색시스템은 사용자의 질의를 입력받아 사용자가 원하는 정보를 검색해주는 시스템을 의미한다. 그러나, 대부분의 정보검색시스템은 단어와 연산자의 조합으로 이루어진 질의를 입력받아 문서를 검색해 주고, 사용자는 그 문서들 중에서 원하는 정보를 다시 찾아내야 한다. 본 논문에서는 영어 자여어질의를 입력 받아 사용자가 원하는 정보에 좀 더 근접한 형태의 답으로서 제한된 길이의 짧은 답을 제시하는 시스템을 구현한다. 시스템은 크게 질의분석단계, 문서검색 및 분석단계, 정보추출단계의 세 단계로 나눌 수 있다. 사용자 질의분석단계에서는 의문사 정보와 오토마타, 시소러스 범주 정보를 이용하여 질의에 대한 정답이 될 수 있는 단어의 속성을 예측하였다. 문서분서단계에서는 정답이 될 수 있는 단어의 후보를 선정하기 위해서 시소러스의 범주정보를 사용하였고, 선정된 정답후보중에서 정답을 추출하기 위해 각 후보단어의 질의단어와의 평균거리가중치, 범주간유사도, 공기질의어비율을 사용하였다. 실험을 통해 평균거리가중치만을 이용하는 것 보다 범주간유사도와 공기질의어비율을 함께 이용하는 것이 성능의 향상을 보였다.