질의 응답 시스템은 사용자의 질의를 분석하여 제한된 길이의 정답을 제시해 주는 시스템이다. 질의 응답 시스템은 정확한 정답을 추출하기 위해 사용자의 질의를 분석하는 과정을 필요로 한다. 본 논문에서는 초점단어(focus-word)를 이용한 질의분석을 제안한다. 초점단어란 정답유형을 결정하는데 단서가 되는 단어로써, 추출된 초점단어에 의해 75개의 하위정답유형 중 하나가 결정된다. 실험에는 학습 데이터의 일부와 일반 Web에서 수집한 테스트 데이터가 사용되었다. 실험결과 상위범주는 97.18%, 하위범주는 95.31%의 정확도를 보였다.
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.
지식정보 사회에서 고품질 정보를 취득하는 방식으로서 협력형디지털정보서비스(Collaborative Digital Reference Service: CDRS)가 세계적으로 빠르게 확산되고 있다 국내에서도 KISTI를 중심으로 5개 기관이 글로벌네트워크와 연계된 CDRS 국내 협력 모형인 Question포인트+ (플러스)를 구성하였다. Question포인트+에서는 국내외 정보전문가들이 긴밀히 협조하여 이용자들이 요청한 다양한 수준의 질문에 대한 답변을 웹 인터페이스를 통해 제공한다. Question포인트+ 구현 사례는 최초의 국내 CDRS 협력모형으로 의미가 있으며, 국내 CDRS 운영 및 활성화에 기여할 것으로 기대된다.
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.
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.
이 연구는 다양한 과학 수업 상황에서 학생의 질문 빈도와 유형에 대한 학생들의 인식이 학년별로 어떻게 변화하는가 분석하기 위하여 3~9학년까지 총 2,289명의 학생을 대상으로 설문을 분석한 것이다. 설문에 제시된 수업 상황은 수업 내용, 수업 형태, 수업 자료, 수업 진행 방식의 네 가지 영역에 대하여 19가지 하위 항목으로 세분화한 후 각 항목별로 과학 수업 1차시 동안 학생이 제시한 질문의 유형과 빈도를 조사하였다. 연구 결과 학생 질문의 유형은 이해 질문이 가장 많았고, 다음이 기억 질문으로 두 유형이 50%로 대부분을 차지하였다. 학년별 질문 유형의 변화도 뚜렷한 경향성을 보이지 않았다. 다만 특히 잘 아는 내용의 수업, 강의 수업, 교과서를 이용한 수업, 교사가 교과서를 읽으면서 설명하는 수업에서 높은 비율로 나타났다. 또한 학생의 질문 빈도는 4학년에서 가장 크게 나타났고 학년이 올라감에 따라 감소하는 경향을 보였으며 학년별 질문 빈도의 변화는 3~4학년 사이에서 가장 크게 나타났다. 수업 상황별, 학년별로 다양한 질문이 오갈 수 있도록 학생들의 사고를 자극시키고 활발한 수업 분위기를 조성하여 수업의 효과를 높일 수 있는 수업 전략이 요구된다고 하겠다.
본 연구에서는 초등학교 과학교과서 지구과학 부문에 대한 예비교사들의 질문을 분석하였다. 주요 질문의 대상이 된 교과 내용은 교과서 단원별로 쪽 당 평균 질문수의 3배 이상이 나온 교과서 쪽의 내용(주요 질문 교과 내용1)과 2배 이상 3배 미만의 질문수가 나온 내용(주요 질문 교과 내용2)으로 구별하고, 각 교과 내용별로 질문 속에 나타나는 주요 용어들 간 상호관련성을 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 주요 질문 교과 내용1은 ‘구름관찰’, 지층의 생성 과정‘ 등이 발견되었고, 주요 질문 교과 내용2는 ’강수량 측정‘, ’하룻밤 동안 달의 이동‘ 등으로 4-2학기를 제외한 모든 학기에서 발견되었다. 둘째, 각 교과 내용 당 질문용어의 상호관련성을 보이는 경우는 질문수가 많은 주요 질문 교과내용에서 증가하고 있지만, 4개 용어 유형은 오히려 교과 내용2에서 다수 발견되었다. 셋째, 상호관련성이 큰 질문 용어 묶음은 교과내용1에서 ’석탄과 석유-생성‘, ’변성-열과 압력‘, ’변성-열과 압력-변성암‘, ’행성-태양-혜성-공전‘ 등이며, 교과내용2에서는 ’별자리판-사용‘, ’건습구습도계-원리‘, ’건습구습도계-원리-습도‘, ’지진계-원리-습도‘, ’지진계-원리-지진‘, ’지구자전축-기울어짐-발생‘, ’별자리판-별자리-관찰-사용‘ 등이다. 본 연구에서 분석 자료로 사용된 질문의 원천은 대체로 교과서의 구체적인 구성체제로부터 비롯된 것이거나 지구과학내용에 대한 예비교사들의 일반적인 의문점에서 비롯된 것으로 판단된다. 전자의 경우라면 교과서의 집필과정에서 문장의 서술방법이나 관련 삽화 등의 문제점에서 유발된 것일 가능성이 크기 때문에 교과서 집필상의 문제점을 개선함으로서 해결 가능하지만, 후자는 소양교육 내용과 기초 지구과학개념으로서의 초등학교 교육과정에 대한 재고가 필요하다.
Park, Cheoneum;Kim, Myungji;Park, Soyoon;Lim, Seungyoung;Lee, Jooyoul;Lee, Changki
ETRI Journal
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제42권6호
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pp.899-911
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2020
The data in tables are accurate and rich in information, which facilitates the performance of information extraction and question answering (QA) tasks. TableQA, which is based on tables, solves problems by understanding the table structure and searching for answers to questions. In this paper, we introduce both novice and intermediate Korean TableQA tasks that involve deducing the answer to a question from structured tabular data and using it to build a question answering pair. To solve Korean TableQA tasks, we use S3-NET, which has shown a good performance in machine reading comprehension (MRC), and propose a method of converting structured tabular data into a record format suitable for MRC. Our experimental results show that the proposed method outperforms a baseline in both the novice task (exact match (EM) 96.48% and F1 97.06%) and intermediate task (EM 99.30% and F1 99.55%).
선결문제 요구의 오류가 왜 오류라고 할 수 있는지를 설명하기 위해서는 몇 가지 과제가 해결되어야 한다. 우선 우리는 선결문제 요구의 오류가 무엇인지를 섬세한 방식으로 이해하고 규명할 필요가 있다. 또한 그렇게 이해된 선결문제 요구의 오류가 왜 오류인지에 대해 설명하기 위해서는 논증 자체의 본성과 목적에 대해 성찰해야 할 필요가 있다. 이 논문에서 필자는 우선 논증의 주된 목적이 무엇인가에 대해 일반적 제안을 한 후에, 선결문제 요구의 오류를 이해하고 규정하기 위해서 이전 논문에서 제시했었던 다층적 이론을 논증 자체의 주된 목적에 대한 이 논문의 제안의 맥락속에 자리 잡게 해서, 그로부터 선결문제 요구의 오류가 왜 잘못이고 오류인지에 대한 설명들을 이끌어내기 위한 논의를 전개한다. 그리고 선결문제 요구의 오류가 어떻게 이해되어야 하는가, 그리고 그것이 왜 오류인가의 문제에 대한 기존의 주요 이론들-잭슨(F. Jackson), 월튼(D. Walton), 샌포드(D. Sanford), 바이로(J. Biro)의 이론들-을 검토하고 그 기존 이론들이 어떤 문제점들을 지니는지에 대해 비판적 고찰을 한다.
본 연구에서는 커뮤니티 기반 질의응답 서비스에서의 질의할당을 위하여, 해당 커뮤니티에 축적된 질의응답 데이터 세트를 이용하여 해당 카테고리내의 토픽을 분석하고 이를 바탕으로 해당 토픽에 관심을 가지는 이용자의 관심 토픽을 분석하고자 하였다. 특정 카테고리 내의 토픽을 분석하기 위해서 LDA기법을 사용하였고 이를 이용하여 이용자의 관심 토픽을 모델링하였다. 나아가, 커뮤니티에 새롭게 유입되는 질의에 대한 토픽을 분석한 후, 이를 바탕으로 해당 토픽에 대해 관심을 가지고 있는 이용자를 추천하기 위한 일련의 방법들을 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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