• 정보관리연구
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• 제37권2호
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• pp.137-156
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• 2006

인터넷포털 사이트에서 제공되고 있는 지식검색 질문응답서비스의 성능을 평가하기 위하여, 이용량이 많은 상위 네 가지 사이트를 대상으로 질문응답 데이터를 체계적으로 표집하였다. 디지털 참고봉사의 평가 틀을 적용하여 질문의 수와 유형, 응답률, 적시성, 정확성, 만족도를 측정하여 분석함으로써 서비스 현황을 진단하고 개선방안을 제시하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.46-49
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• 2015

본 논문에서는 가추적 추론에 기만한 질의응답 기술을 활용하여 O/X 퀴즈 질문에 대한 질의응답을 수행하는 기술에 대해서 소개한다. O/X 퀴즈를 기존의 질의응답 기술에 적용하기 위해서는 O/X 퀴즈 문장을 단답형 질문으로 재생성해야 한다. 질문재생성에서는 단답형 질문으로 변환하기 위해 특정 어휘(또는 개체나 구)를 <지시대명사>나 <지시관형사+명사>로 대체한다. 이때 대체된 어휘는 정답후보로 인식된다. 단답형질문과 정답후보의 쌍으로 구성된 정답가설은 근거검색과 유사도에 기반한 신뢰도 값 계산을 통해, O/X를 결정하게 된다. 실험을 통해, 신뢰도 임계값이 0.45일 때 정확률이 69.17%를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.246-249
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• 2015

기계학습 방법에 기반한 자연어 분석은 학습 데이터가 필요하다. 학습 데이터가 구축된 소스 도메인이 아닌 다른 도메인에 적용할 경우 한국어 의미역 인식 기술은 10% 정도 성능 하락이 발생한다. 본 논문은 기존 도메인 적응 기술을 이용하여 도메인이 다르고, 문장의 형태도 다를 경우에 도메인 적응 알고리즘을 적용하여, 질의응답 시스템에서 필요한 질문 문장 의미역 인식을 위해, 소규모의 질문 문장에 대한 학습 데이터 구축만으로도 한국어 질문 문장에 대해 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 한국어 의미역 인식 기술에 prior 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 실험결과 소스 도메인 데이터만 사용한 실험보다 9.42, 소스와 타겟 도메인 데이터를 단순 합하여 학습한 경우보다 2.64의 성능향상을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.726-727
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• 2012

본 논문에서는 스마트 디바이스기반의 실시간 지식공유 시스템 설계를 제안한다. 스마트 디바이스기반의 실시간 지식공유 시스템은 사용자의 스마트 디바이스에 저장되어있는 지인들을 연결하여 실시간으로 질문과 답변을 할 수 있는 기능을 제공하고 사용자 질문에 대한 웹 검색 결과를 제공한다. 또한 사용자간의 질문, 답변 결과를 서버에 저장하여 축적시키고 추천 기능을 제공하여 다른 사용자가 유사한 질문을 할 경우 축적된 질문과 답변을 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.984-987
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• 2020

최근 오픈 도메인 자연어 질문 응답 분야에서는 폭넓은 다중 문서들을 토대로 다중 홉 추론과 동시에 서로 다른 수준의 여러 문제들을 한꺼번에 해결해야 하는 다중 작업 질문 응답에 관한 관심이 높다. 본 논문에서는 이러한 다중 홉 추론과 다중 작업을 요구하는 복잡 질문들에 효과적으로 응답하기 위해, 계층적 그래프 기반의 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 계층적 그래프와 그래프 신경망을 이용해 다중 문서들로부터 서로 다른 수준의 맥락 정보를 얻어낸 후, 이들을 활용하여 뒷받침 문장들, 답변 영역, 응답 유형 등을 동시에 구해야 하는 다중 작업 문제에 관한 답들을 예측해낸다. 본 논문에서는 오픈 도메인 자연어 질문 응답 데이터 집합인 HotpotQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 긍정적 효과를 입증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.563-566
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• 2020

지식 그래프 기반의 질문 응답 문제는 자연어 질문에 대한 이해뿐만 아니라, 기반이 되는 지식 그래프상에서 올바른 답변을 찾기 위한 효과적인 추론 능력을 요구한다. 본 논문에서는 다중 홉 추론을 요구하는 복잡한 자연어 질문에 대해 연관 지식 그래프 위에서 답변 추론을 효과적으로 수행할 수 있는 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 지식 그래프상의 추론 과정에서 추른 경로를 명확히 하기 위한 노드의 양방향 특정 전파와 이웃 노드들 간의 맥락 정보까지 각 노드의 특정값에 반영할 수 있는, 표현력이 풍부한 쌍 선형 그래프 신경망 (BGNN)을 이용한다. 본 논문에서는 오픈 도메인의 지식 베이스 Freebase와 자연어 질문 응답 데이터 집합 WebQuestionsSP를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 효과와 우수성을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.112-117
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• 2021

기계 학습을 활용하여 요약문을 생성했을 경우, 해당 요약문의 정확도를 측정할 수 있는 도구는 필수적이다. 원문에 대한 요약문의 사실관계 일관성의 파악을 위해 개체명 유사도, 기계 독해를 이용한 질문-답변 생성을 활용한 방법이 시도되었으나, 충분한 데이터 확보가 필요하거나 정확도가 부족하였다. 본 논문은 딥러닝 모델을 기반한 개체명 인식기와 질문-답변쌍 정확도 측정기를 활용하여 생성, 필터링한 질문-답변 쌍에 대해 일치도를 점수화하는 방법을 제안하였다. 이러한 기계적 사실관계 확인 점수와 사람의 평가 점수의 분포를 비교하여 방법의 타당성을 입증하였다.

• 정보관리연구
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• 제24권3호
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• pp.1-30
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• 1993

문헌정보(文獻情報)를 검색하고자 하는 이용자가 한국어(韓國語) 자연언어로 직접 검색(檢索) 시스템에 접근할 수 있도록 한국어 질문을 현재 정보검색(情報檢索) 시스템에서 많이 사용되고 있는 정형탐색문(불탐색문)으로 변환하는 한국어 질문처리(質間處理) 시스템을 설계하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2011년도 제23회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.123-125
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• 2011

본 논문은 스마트 디바이스와 소셜네트워크의 커뮤니티 기능을 활용하여 정보와 지식을 위한 실시간 질의응답 시스템을 제안한다. 정보와 지식의 양이 증가 하고 인터넷과 스마트 디바이스의 발전으로 인하여 지식검색의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 현재 컴퓨터는 사용자의 질문을 정확히 이해하고 관련된 답변을 제공해주기 어렵다. 본 논문에서 제안하는 질의응답 시스템은 스마트 디바이스를 이용하고 SNS와 같이 커뮤니티 기반의 서비스를 적용한 실시간 커뮤니티형 질의응답 시스템이다. 사용자의 질문을 분석하여 관심사가 같은 사용자들을 그룹화 하고 관심사가 같은 사용자끼리 질문과 답변을 할 수 있는 서비스를 제공하여 질문과 답변을 효율적으로 주고받을 수 있다. 또한 사용자 피드백을 적용하여 사용자 랭킹을 보여줌으로써 사용자들의 답변률을 향상 시키고 스팸성 답변자에게 제한을 할 수 있는 시스템을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.411-414
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• 2019

검색 모델은 색인된 문서 내에서 입력과 유사한 문서를 검색하는 시스템이다. 최근에는 기계독해 모델과 통합하여 질문에 대한 답을 검색 모델의 결과에서 찾는 연구가 진행되고 있다. 위의 통합 모델이 좋은 결과를 내기 위해서는 검색 모델의 높은 성능이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 검색 모델의 성능을 보완해 줄 수 있는 재순위화 모델을 제안한다. 검색 모델의 결과 후보를 일괄적으로 입력받고 '질문-단락'간 주의 집중을 계산하여 재순위화 한다. 실험 결과 P@1 기준으로 기존 검색 모델 성능대비 5.58%의 성능 향상을 보였다.