• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.309-314
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• 2019

본 연구는 오픈도메인 자연어 질의문 유형을 '질문 초점(Question Focus)'에 따라 분류하고, 기계학습 기반 질의문 유형 분류기의 성능 향상을 위한 주석 말뭉치 구축을 목표로 한다. 오픈도메인 질의문 분석을 통해 의문사 등의 키워드 기반 질의문 유형 분류의 한계를 설명하고, 질의문 내의 비명시적인 의미자질을 고려한 질문 초점 기반 질의문 유형 분류 기준을 정의하였다. 이 기준에 따라 구축된 112,856 문장의 주석 말뭉치를 기계학습(CNN) 기반 문장 분류 시스템의 학습 데이터로 사용하여 실험한 결과 F1-Score 97.72%성능을 보였다. 또한 이를 카카오 오픈도메인 질의응답시스템에 적용하여 질의문 확장을 위한 의미 자질로 사용하였고 그 결과 전체 시스템 성능을 1.6%p 향상시켰다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.3
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• pp.12-19
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• 2006

In this paper, we describe a deep analysis of question for question answering system. It is difficult to offer the correct answer because general question answering systems do not analyze the semantic of user's natural language question. We analyze user's question semantically and extract semantic features using the semantic feature extraction grammar and characteristics of natural language question. They are represented as semantic features and grammatical morphemes that consider semantic and syntactic structure of user's questions. We evaluated our approach using 100 questions whose answer type is a person in the web. We showed that a deep analysis of questions which are comparatively short but enough to mean can analysis the user's intention and extract semantic features.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.23 no.2
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• pp.61-79
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• 2006

To come up with the recommendations to improve the patent & trademark retrieval efficiency, 100,016 patent & trademark search requests by 17,559 unique users over a period of 193 days were analyzed. By analyzing 2,202 multi-query sessions, where one user issuing two or more queries consecutively, we discovered a number of retrieval efficiency improvements clues. The session analysis result also led to suggestions for new system features to help users reformulating queries. The patent & trademark retrieval users were found to be similar to the typical web users in certain aspects especially in issuing short queries. However, we also found that the patent & trademark retrieval users used Boolean operators more than the typical web search users. By analyzing the multi-query sessions, we found that the users had five intentions in reformulating queries such as paraphrasing, specialization, generalization, alternation, and interruption, which were also used by the web search engine users.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.49-54
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• 2008

질의응답시스템에서 사용자 질의로 입력된 자연어문장을 완벽하게 분석하는 것은 쉬운 일이 아니며, 사용자의 질의 의도의 불명확성으로 키워드 여러 개의 질의문이 존재할 수 있다. 본 논문에서는 질의를 하기 전에 사용자가 안게 되는 자연어 질의문의 작성 부담감을 줄이고, 키워드만으로 자신이 원하는 질의문을 선택할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 제안 시스템은 평서문에서 자동으로 질의문을 생성한다. 질의문 생성은 장문형질의문생성과 단문형질의문생성으로 구분하며, 장문형질의문은 문장의 전체형태를 유지하면서 특정고유명사를 질의하는 것이고, 단문형질의문은 주어진 고유명사를 질의하는 최소한의 요소를 갖춘 단순 형태의 질의 문장이다. 또한 제안 시스템은 생성된 질의문이 유한 해답을 도출할 수 있는 의미있는 질의문을 선별하는 과정을 포함한다. 본 논문에서 제안한 방식이 사용자에게 의미있는 질의문을 제시하여주고 사용자가 원하는 질의문을 선택하게 함으로써 검색의 시간단축과 자연어문장 질의어 자체에 대한 고민을 해소시킬 수 있다. 또한 이는 자연어 문장처리의 한계를 극복할 수 있는 시스템을 구현할 수 있는 기반을 마련한 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.501-506
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• 2020

질의 난이도 분석 문제는 자연어 질의문을 답변할 때 어려움의 정도를 측정하는 문제이다. 질의 난이도 분석 문제는 문서 독해, 의학 시험, 비디오 질의 등과 같은 다양한 데이터셋에서 연구되어 왔다. 본 논문에서는 질의문과 질의문에 응답하기 위한 정보들 간의 관계를 파악하는 것으로 질의 난이도 분석 문제를 접근하여 이를 BERT와 Dual Multi-head Attention을 사용하여 모델링 하였다. 본 논문에서 제안하는 모델의 우수성을 증명하기 위하여 최근 자연언어이해 부분에서 높은 성능을 보여주는 기 학습 언어 모델과 이전 연구의 질의 난이도 분석 모델과의 성능을 비교하였고, 제안 모델은 대표적인 비디오 질의 응답 데이터셋인 DramaQA의 Memory Complexity에서 99.76%, Logical Complexity에서는 89.47%의 정확도로 가장 높은 질의 난이도 분석 성능을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.763-766
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• 2005

정보검색 시스템에서 긴 문장으로 질의가 들어올 경우 질의문의 길이와 시스템이 정답이라고 판단한 문서에서 질의문을 분석하여 추출한 질의어들이 출현한 빈도수를 가중치로 준다면 좀더 정확한 결과를 보일 수 있을 것이라 가정하였다. 즉 벡터 모델을 이용하여 문서와 질의와의 유사도를 계산하고 여기에 질의문의 길이에 대한 가중치와 유사도를 이용하여 얻은 결과 문서에서 질의문을 분석하여 얻은 질의 용어들의 출현 빈도에 대한 가중치를 적용하는 방법을 제안하였다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.11 no.3
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• pp.375-383
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• 2010

In developing question-answering (QA) systems, it is hard to analyze natural language questions syntactically and semantically and to find exact answers to given query questions. In order to avoid these difficulties, we propose a new style of question-answering system that automatically generate natural language queries and can allow to search queries fit for given keywords. The key idea behind generating natural queries is that after significant sentences within text documents are applied to the named entity recognition technique, we can generate a natural query (interrogative sentence) for each named entity (such as person, location, and time). The natural query is divided into two types: simple type and sentence structure type. With the large database of question-answer pairs, the system can easily obtain natural queries and their corresponding answers for given keywords. The most important issue is how to generate meaningful queries which can present unambiguous answers. To this end, we propose two principles to decide which declarative sentences can be the sources of natural queries and a pattern-based method for generating meaningful queries from the selected sentences.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2003.11a
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• pp.190-194
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• 2003

자연언어 질의문에서 추출된 키워드들은 정답추출에 미치는 비중이 다른 경우가 많지만 키워드들에 대해 상대적인 가중치를 부여하기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 질의 문장의 구문 정보를 이용하여 중심키워드와 일반키워드들로 구분하였으며 이를 기반으로 키워드들 간의 가중치 부여 방법을 제안한다. 질의문 코퍼스로부터 질문 유형을 분석하여 구문을 추출하고 추출된 구문정보를 이용하여 질의문에서 키워드들을 추출한다. 이렇게 얻어진 키워드들을 이용하여 다량의 문서들 속에서 중심키워드와 일반키워드들 간의 불린 검색을 통해 질의문의 정답이 포함되었을 가능성이 큰 단락을 추출하고, 질의문과 추출된 단락간의 유사도 측정을 통해 단락을 순위화 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 질의문의 정답이 포함된 단락추출에 대한 정확도를 향상시킬 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.173-175
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• 2000

본 연구에서는 전자상거래 데이터베이스를 대상으로 결합범주문법을 이용한 자연언어질의 인터페이스를 구현한다. 이를 위해 질의문을 분석하고 표현 방법을 논의한다. 또한 SQL 형식언어로 변환하기 위한 어휘 표현 및 유도 방법을 보인다. 제안하는 방법은 구문분석 과정에서 SQL 형식의 질의문을 직접 유도하는 것으로 기존 연구에서 제안됐던 중간논리언어 변환단계를 거치지 않으므로 과정이 간결해져 시스템의 성능향상을 가져올 수 있다. 시스템은 웹 기반과 client/server 구조로 구현된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.89-94
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• 2003

본 논문에서는 질의문 내에 포함된 동사를 중심으로 한 질의어 확장 및 정답 추출 기법을 이용한 질의 응답 시스템에 대해 기술한다. 질의 응답시스템 전체의 과정에서 동사는 하나의 정보를 표현하는 중요한 요소로 활용하며, 동사에 대한 활용은 구축된 동사구문 사전의 정보를 이용한다. 동사구문 사전은 동사의 일반적인 표층형태와, 각 문장 성분들의 의미속성, 유의동사 등의 정보를 담고 있다. 또한 동사 구문사전의 활용에서의 동사 모호성을 배제하고, 효율을 높이기 위해 약 3만 어휘의 명사 의미 사전을 사용한다. 명사 의미사전은 구문사전 내에 사용된 의미분류로 나누어져 있으며, 유의명사 및 국어사전 상의 뜻 풀이말을 포함하고 있다. 질의문 및 각 후보 문장에 대한 구문분석은 구문사전 내에 나타난 품사 별 의미속성과, 문법 형태소의 격 정보를 이용한 격 구조를 활용하였다. 논문 중에는 일반적인 질의 응답 시스템의 3단계에 맞추어 구문사전 활용 및 구문분석의 수행 단계를 보이고 마지막에 각 기법의 정확도를 보였다.