• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.40 no.2
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• pp.139-159
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• 2009

This study is to develop knowledge base system for query extension to the user oriented information retrieval. This study has survey the theories of the concept-based information retrieval method and statistic based information retrieval method. In the construction method of knowledge base, the common hypothesis is that the emergence of related term is the frequency of simultaneous emergence of a set of documents. Using the subject index file algorithms and the 'and' operator of boolean logic based on this hypothesis, this study builds the knowledge base. In this research experiment, a subject of knowledge base is education. Using the book of the Introduction to Education, two experimental knowledge base systems is constructed by the different indexing method. One system has constructed by controlled language indexing method, and another system has constructed by natural language indexing method. The performance of two knowledge base system is evaluated.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.79-89
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• 1993

본 논문에서는 대형 데이타베이스에서의 정보검색을 위한 자연언어 인터페이스 시스템을 구현하기 위한 방법을 제안한다. 질의문의 특성을 고찰하고 이를 일반적인 문장의 관점에서 수용하여 구문분석시에 반영한다. 구문분석 결과는 다음의 후처리 절차를 통해 정형 질의어인 SQL로 변환된다. 명사의 의미소성과 도메인의 어휘적 형태를 이용하여 질의문 내에 명시적으로 나타나지 않은 정보를 추출한다. 또한 질의문 내의 애트리뷰트, 릴레이션, 상수의 관련성을 규명한다. 이 두 절차를 통해 기존의 질의어 변환 시스템에서 지식베이스화하여 사용했던 자료들을 구축할 필요가 없어지므로 데이타베이스의 변경, 삽입, 삭제에 의한 영향을 받지 않으며, 자료구조 생성에 따른 부담을 없앨 수 있다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.2
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• pp.144-147
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• 2015

Question Answering (QA) services can provide exact answers to user questions written in natural language form. This research focuses on how to build a QA system for a specific domain area. Online and offline QA system architecture of targeted domain such as domain detection, question analysis, reasoning, information retrieval, filtering, answer extraction, re-ranking, and answer generation, as well as data preparation are presented herein. Test results with an official Frequently Asked Question (FAQ) set showed 68% accuracy of the top 1 and 77% accuracy of the top 5. The contribution of each part such as question analysis system, document search engine, knowledge graph engine and re-ranking module for achieving the final answer are also presented.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.10 no.1
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• pp.89-98
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• 2004

Conversational agent is a system that provides users with proper information and maintains the context of dialogue on the natural language. Analyzing and modeling process of user's query is essential to make it more realistic, for which Bayesian network is a promising technique. When experts design the network for a domain, the network is usually very complicated and is hard to be understood. The separation of variables in the domain reduces the size of networks and makes it easy to design the conversational agent. Composing Bayesian network as two stages, we aim to design conversational agent easily and analyze user's query in detail. Also, previous information of dialogue makes it possible to maintain the context of conversation. Actually implementing it for a guide of web pages, we can confirm the usefulness of the proposed architecture for conversational agent.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.9 no.2
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• pp.1-6
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• 2004

In this paper, we proposed the intelligent navigation agent model for successive electronic commerce management. For allowing intelligence, we used fuzzy conditional probability and trapezoidal. we proposed the model that can Process the vague keywords effectively. Through the this, we verified that we can get the more appropriate navigation result than any other crisp retrieval keywords condition. Our goal of study is make an intelligent automatic navigation agent model.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.253-255
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• 2000

어떠한 질문에 대한 구체적 해답을 얻고 싶은 경우, 일반적인 정보 검색이 가지는 문제점은 검색 결과가 사용자가 찾고자 하는 답이라 하기 보다는 해답을 포함하는(또는 포함하지 않는) 문서의 집합이라는 점이다. 사용자가 후보문서를 모두 읽을 필요 없이 빠르게 원하는 정보를 얻기 위해서는 검색의 결과로 문서집합을 제시하기 보다는 실제 원하는 답을 제공하는 시스템의 필요성이 대두된다. 이를 위해 기존의 TF-IDF(Term Frequency-Inversed Document Frequency)기반의 정보검색의 방삭에 자연언어처리(Natural Language Processing)를 이용한 질문의 분류와 문서의 사전 표지(Tagging)를 사용할 수 있다. 본 연구에서는 매년 NIST(National Institute of Standards & Technology)와 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency)주관으로 열리는 TREC(Text REtrieval Conference)중 1999년에 열린 TREC-8의 사용자의 질문(Question)에 대한 답(Answer)을 찾는 ‘Question & Answer’문제의 실험 환경에서 질문을 특징별로 분류하고 검색 대상의 문서에 대한 사전 표지를 이용한 정보검색 시스템으로 사용자의 질문(Question)에 대한 해답을 보다 정확하고 효율적으로 제시할 수 있음을 실험을 통하여 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.92-97
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• 2006

본 논문에서는 검색엔진을 한번도 접해보지 않은 초보자나 초등학생과 같이 어휘력이 부족하여 키워드 선정에 어려움이 있는 사용자들이 의문대명사가 포함된 질의 문장을 통해 보다 쉽게 웹 문서의 검색이 가능하도록 하기 위하여 의문대명사가 포함된 의문형 구문정보에 기반한 질의 분석 방법을 제안한다. 따라서 정보 검색을 위한 의문대명사형 자연어 질의에 대하여 구문 정보 및 술어 정보에 기반한 질의 분석 및 확장을 통하여 의문대명사를 구체적인 의미의 키워드로 대체하여 사용자의 질의 의도가 보다 명확해 지도록 함으로써 사용자가 원하는 정답 문서가 상위에 랭크되도록 하고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.3
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• pp.246-251
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• 2001

In this paper, we proposed the intelligent navigation agent model for successive electronic commerce system management. Fuzzy theory is very useful method where keywords have vague conditions and system must process that conditions. So, using fuzzy theory, we proposed the model that can process the vague keywords effectively. Through the this, we verified that we can get the more appropriate navigation result than any other crisp retrieval keywords condition.

• ETRI Journal
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• v.42 no.2
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• pp.239-246
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• 2020

Recently, Linked Open Data has become a large set of knowledge bases. Therefore, the need to query Linked Data using question answering (QA) techniques has attracted the attention of many researchers. A QA system translates natural language questions into structured queries, such as SPARQL queries, to be executed over Linked Data. The two main challenges in such systems are lexical and semantic gaps. A lexical gap refers to the difference between the vocabularies used in an input question and those used in the knowledge base. A semantic gap refers to the difference between expressed information needs and the representation of the knowledge base. In this paper, we present a novel method using an ontology lexicon and dependency parse trees to overcome lexical and semantic gaps. The proposed technique is evaluated on the QALD-5 benchmark and exhibits promising results.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.505-508
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• 2003

웹 문서의 홍수 속에서 사용자의 요구에 맞는 문서만을 검색해 주는 정보 검색 시스템이 요구되고 있다. 자연어 질의를 이용한 정보검색 방법은 초보자도 사용이 쉽고 사용자의 의도를 파악하기가 쉬어 지능형 정보검색에 적합하다. 따라서 현재는 자연어 질의로부터 사용자의 의도를 파악하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 구조화된 자연어 질의에서 한국어의 문맥 구조를 기반으로 하여 사용자의 의도를 파악하고 이를 이용하여 정보검색 질의를 생성하는 방법을 제안한다. 이렇게 생성된 질의어를 이용해서 메타정보검색을 하면 보다 정확하고 사용자의 의도에 맞는 문서만이 검색되었다.