• International Journal of Contents
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• 제2권1호
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• pp.17-21
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• 2006

In this paper, we describe a concept-based question-answering system in which concept rather than keyword itself makes an important role on both question analysis and answer extraction. Our idea is that concepts occurred in same type of questions are similar, and if a question is analyzed according to those concepts then we can extract more accurate answer because we know the semantic role of each word or phrase in question. Concept frame is defined for each type of question, and it is composed of important concepts in that question type. Currently the number of question type is 79 including 34 types for person, 14 types for location, and so on. We experiment this concept-based approach about questions which require person s name as their answer. Experimental results show that our system has high accuracy in answer extraction. Also, this concept-based approach can be used in combination with conventional approaches.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권5호
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• pp.927-933
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• 2018

자연어 질문에 대해 답변을 찾아 제공하는 질의응답시스템의 오류에 가장 큰 영향을 미치는 요소 중 하나가 질문으로 정답을 포함하고 있을 만한 문서나 단락을 검색하는 단계이다. 검색의 성능 향상을 위해서는 정답 포함 문서 및 단락의 특징을 잘 이해해야 한다. 본 논문은 질문, 정답 포함 문서, 정답 미포함 문서로 구성된 말뭉치를 사용하여 정답 문서에는 질문 단어가 얼마나 많이 출현하는지, 출현 위치는 어떻게 분포하는지, 질문과 정답 문서의 주제는 얼마나 유사한지 등을 실험적으로 분석한다. 이를 통해 질의응답시스템을 위한 기존의 검색 연구 결과들에 대한 원인을 설명하고 효과적인 검색 단계의 필요 요소에 관해 논의한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.209-215
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• 2005

본 논문에서는 정의형 질의응답 시스템을 위한 정답 패턴에 대하여 기술한다. 정의형 질의응답 시스템은 정의형 질의에 대한 정답으로 단답형 정답이 아닌 서술형 정답을 제공하기 때문에, 정답 추출 방법이 일반적인 단답형 정답 추출 방법과 다르다. 정의형 정답 패턴을 이용한 정의형 정답 추출은 의미 분석없이 정확한 정의형 정답을 추출할 수 있다. 정의형 정답 패턴은 정확한 정답 추출을 위해 정답 패턴과 패턴별 제약 규칙, 우선순위로 구성된다. 정의형 정답 학습 코퍼스로부터 정답 패턴을 추출하고, 각각의 정답 패턴에 대한F-measure에 따라 최적화하여 패턴별 제약 규칙을 구성한다. 마지막으로 정확률과 정답 패턴 구문 구조를 이용하여 우선순위를 결정한다. 제안한 정의형 정답 패턴을 이용한 정의형 정답 추출은 실험 코퍼스에 대해 정확률 0.8207, 재현율 0.9268, F-measure 0.8705를 보였다. 이것은 제안한 방법이 정의형 질의응답 시스템에 효율적으로 사용될 수 있음을 의미한다.

• 사상체질의학회지
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• 제18권1호
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• pp.91-106
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• 2006

1. Objectives The purpose of this study is to find out the characteristics about the Sasang constitution of elementary school students based on the questions that have significant differences. 2. Methods 146 children who have visited Kang-Nam Kyung-Hee Oriental Hospital Sasang constitution center from Mar. 2003 to May. 2005, were investigated through the questionnaires. These have the categories of personality and emotional characteristics, personal relationship, playing and the way to handle things such as jobs or missions, behavioral characteristics, and etc., were analyzed statistically. 3. Results and Conclusions (1) In the category of the 'Personality and Emotional characteristics', significantly more Soeumin showed positive answers to the question, 'being easily nervous and get irritated' than the other groups, and significantly more Taeumin to the question, 'considerate and thoughtful' than Soyangin. (2) In the category of the 'Personal relationship', there were significantly more Soyangin who showed positive answer to the question 'making a friend easily' than the other groups. (3) In the category of the 'playing and the way to handle things', significantly more Soeumin showed positive answer to the question, 'love to do the exercise' than Soyangin, and significantly more Soeumin showed positive answer to the question, 'not careful and meticulous' than Soyangin, and significantly more Soeumin showed positive answer to the question, 'like to read books' than Taeumin. (4) In the category of the 'Behavioral characteristics', significantly more Soyangin showed positive answer to the question, 'unable to concentrate just one thing even for just a minute and keep on moving.' than the other groups, and significantly more Soyangin showed positive answer to the question, 'act or response quick.' than Taeumin, and significantly more Soyangin showed positive answer to the question, 'behave and go around restlessly and flighty' than Soeumin, and significantly more Taeumin showed the positive answer to the question, 'hate to move by oneself' than Soyangin.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.448-451
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• 2005

본 논문에서는 개념 기반 질의-응답 시스템에서의 정답 추출 방법에 대하여 기술한다. 개념 기반 질의-응답 시스템은 개념 정보를 이용하여 해답을 추출하는 시스템을 말하며, 질의분석을 통해 분류되고 추출된 개념 그에 따른 정답 추출 규칙을 이용하여 정답을 추출하는 방법과 시스템에 대하여 연구하였다. 질의에 대한 정답이 들어 있는 문서들을 분석하여 정답 추출 규칙을 작성한다. 규칙은 개념과 구문정보를 포함하고 있으며 작성된 규칙을 통하여 문서로부터 정답후보를 생성하고 정답을 선택한다.

• 정보관리학회지
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• 제21권3호
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• pp.83-98
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• 2004

본 연구는 지식검색서비스의 특성과 성능 분석을 근거로 이용자의 정보요구와 이용행태 등 지식검색서비스 이용과 관련된 제반사항을 조사ㆍ분석함으로써 이용자들의 요구를 보다 충족시킬 수 있는 지식검색 서비스 방안을 제시하기 위한 목적으로 수행되었다. 이론적 연구와 실증적 이용연구에서 분석된 결과를 기초로 한 개선방안은 지식의 효과성과 검색서비스의 효율성을 강화시키는 요소를 중심으로 제시되었다. 지식 자체의 효과를 높이기 위해 답변의 전문성, 정확성, 주제의 특성 및 다양성을 향상시켜야 하고, 검색서비스의 효율성을 높이기 위해 쌍방향성, 즉시성, 편리성의 측면을 강화시켜야 한다.

• 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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.10-20
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• 2007

본 논문에서는 정확한 해답 추출을 위해 키워드보다 중요한 역할을 하는 개념을 분석하는 개념 기반 질의 분석에 대해 기술한다 해답 유형이 같은 질의들에서 나타나는 개념은 유사하기 때문에 이러한 개념들을 잘 정의하여 이용할 경우, 해답을 포함하는 다양한 형태의 구문으로부터 보다 정확한 해답을 추출할 수 있다는 것이 본 논문의 주요 아이디어이다. 즉, 해답을 포함하는 문서와 그 문서 내에 있는 해답을 좀더 정확하게 추출하기 위해 질문에 있는 각 단어나 구절들의 구문 및 의미 역할을 파악하고자 하는 것이다. 이를 위해, 정답 유형별로 그 유형의 질문에서 공통으로 나타나는 주요 개념들로 구성된 개념 프레임을 정의하고, 사용자 질의를 분석하여 개념 프레임을 채우는 과정으로 질의 분석을 수행한다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 개념 기반 방식이 기존의 질의분석 기법에 비해 높은 정답 추출 성능을 보여주었다. 본 논문에서 제안한 개념 기반 접근 방법은 언어에 관계없이 적용 가능한 모델이며, 또한 기존 방식과 함께 사용할 수 있는 장점도 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권1호
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• pp.27-36
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• 2019

본 연구는 검색 기반의 질문 자동 생성 시스템에서 사용자가 이미 답변한 내용을 재질문하지 않도록 사용자의 응답과 유사도가 높은 응답을 질문-데이터베이스에서 찾는 방법을 제안한다. 유사도가 높게 검출된 응답의 질문은 이미 사용자가 아는 내용일 확률이 높기 때문에 질문 후보군에서 제거한다. 유사 응답 검출에는 두 응답간의 동일 단어, 바꿔쓰기 표현, 문장 내용을 모두 사용하였다. 바꿔쓰기 표현은 통계기반의 기계번역에서 사용하는 구절 테이블을 사용하여 구축하였다. 문장 내용은 두 문장을 주의-기반 컨볼루션 신경망으로 압축하여 유사도를 계산하였다. 평가를 위해 구축한 100개의 평가 응답에 질문-응답 데이터베이스로부터 가장 유사한 응답을 추출해서 얻은 결과는 MRR값 71%의 성능을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.539-545
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• 2004

자연어 질의를 입력하고 문서로부터 질의에 대한 정답을 추출하여 제공하는 질의응답 시스템에서는 사용자의 질의 의도를 파악하여 질의 유형을 분류하는 과정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 질의 유형을 분류하기 위해 복잡한 분류 규칙이나 대용량의 사전 정보를 이용하지 않고 질의의 의도를 나타내는 어휘들을 추출하고 인접 명사들의 의미 정보를 이용하여 질의 및 정답 유형을 결정할 수 있는 방법을 제안한다. 또 동의어 정보와 접미사 정보를 이용하고, 의문사가 생략된 경우 어휘 의미 정보를 이용하여 질의 유형 분류기의 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.