Similar Question Search System for online Q&A for the Korean Language Based on Topic Classification

온라인가나다를 위한 주제 분류 기반 유사 질문 검색 시스템

  • 문정민 (금오공과대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ;
  • 송영호 (금오공과대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ;
  • 진지환 (금오공과대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ;
  • 이현섭 (금오공과대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ;
  • 이현아 (금오공과대학교 컴퓨터소프트웨어공학과)
  • Received : 2015.04.02
  • Accepted : 2015.08.03
  • Published : 2015.09.30


Online Q&A for the National Institute of the Korean Language provides expert's answers for questions about the Korean language, in which many similar questions are repeatedly posted like other Q&A boards. So, if a system automatically finds questions that are similar to a user's question, it can immediately provide users with recommendable answers to their question and prevent experts from wasting time to answer to similar questions repeatedly. In this paper, we set 5 classes of questions based on its topic which are frequently asked, and propose to classify questions to those classes. Our system searches similar questions by combining topic similarity, vector similarity and sequence similarity. Experiment shows that our method improves search correctness with topic classification. In experiment, Mean Reciprocal Rank(MRR) of our system is 0.756, and precision for the first result is 68.31% and precision for top five results is 87.32%.


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  3. 박용민, 김보겸, 이재성, "질문 특성을 고려한 커뮤니티 질의응답 시스템(cQA) 자질 추출 방법", 제 26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회, 119-121, 2014.
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