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텍스트 신뢰도 자질 기반 지식 질의응답 문서 품질 평가 모델
이정태(Jung-Tae Lee),송영인(Young-In Song),박소영(So-Young Park),임해창(Hae-Chang Rim) 한국정보과학회 2008 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.35 No.10
불특정 다수 사용자가 정보를 생성하는 지식 질의응답 서비스에서는 문서의 품질이 검색결과 만족도에 중요한 요소 중 하나이다. 지식 질의응답 문서의 품질 평가에 관한 기존 연구는 조회 수와 추천수 등의 비텍스트 정보를 이용하여 문서의 품질을 평가하고, 이를 검색 모형에 반영하여 검색 성능을 높이는데 집중하였다. 이러한 비텍스트 정보는 그 유용성이 실험을 통해 증명되었다. 그러나 비텍스트 정보를 이용하여 새로 작성된 문서의 품질을 평가할 경우 심각한 자료 부족 문제가 발생할 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 비텍스트 정보의 자료 부족 문제를 완화할 수 있는 새로운 문서 품질 평가 자질로서 문서 내용 자체에 대한 신뢰성을 반영하는 신뢰도 자질을 제안한다. 제안하는 자질은 문서의 내용으로부터 직접 추출되며, 따라서 추천 수나 조회 수 등 서비스 사용자의 참여를 간접적으로 필요로 하는 비텍스트 자질보다 자료 부족 문제에 견고하다는 장점이 있다. 또한 제안하는 신뢰도 자질은 문서 품질 평가에 유용하다고 알려진 비텍스트 자질과 유사하거나 향상된 성능을 실제 지식 질의응답 문서를 대상으로 한 실험에서 보였으며, 추후 효과적인 품질 평가 자질로서 지식 질의응답 서비스의 성능향상에 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다. In Knowledge Q&A services where information is created by unspecified users, document quality is an important factor of user satisfaction with search results. Previous work on quality prediction of Knowledge Q&A documents evaluate the quality of documents by using non-textual information, such as click counts and recommendation counts, and focus on enhancing retrieval performance by incorporating the quality measure into retrieval model. Although the non-textual information used in previous work was proven to be useful by experiments, data sparseness problem may occur when predicting the quality of newly created documents with such information. To solve data sparseness problem of non-textual features, this paper proposes new features for document quality prediction, namely text-confidence features, which indicate how trustworthy the content of a document is. The proposed features, extracted directly from the document content, are stable against data sparseness problem, compared to non-textual features that indirectly require participation of service users in order to be collected. Experiments conducted on real world Knowledge Q&A documents suggests that text-confidence features show performance comparable to the non-textual features. We believe the proposed features can be utilized as effective features for document quality prediction and improve the performance of Knowledge Q&A services in the future.
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스피커 속 ‘지식IN’: 보이스 기반 지식 공유 서비스 설계
박상아(SangAh Park),조수빈(Soobin Cho),이윤영(Yoon Young Lee),이중식(Joongseek Lee) 한국HCI학회 2021 한국HCI학회 학술대회 Vol.2021 No.1
특정 집단 및 도메인의 지식을 축적하거나, 사용자들이 정보를 직접적으로 주고받을 수 있는 지식 공유 서비스는 아직 스마트 스피커에서 시도된 바가 없다. 본 연구에서는 스마트 스피커의 지식 공유플랫폼으로서의 가능성을 탐구해 보고자 한다. 이를 위해 국지적 지식의 교류가 필요한 코리빙 하우스 거주자들을 대상으로 질의응답 서비스를 고안하였다. 프로토타입은 대화 매니지먼트, 대화 디자인, 지식베이스의 세 가지 수준에서 가이드라인을 두고 제작되었다. 이를 바탕으로 19명의 코리빙 스페이스 거주자에게 Wizard of Oz (WoZ) 및 프로토타입 배포를 진행하여 사용 기록을 수집하고, 분석 내용을 바탕으로 사후 인터뷰를 진행하였다. 정보 검색 및 공유 단계를 모두 사용한 경우가 총 사용량의 80%였으며, 인터뷰 결과 대화 내 사회적 단서와 제공되는 지식 범위에 대해 대다수의 참가자가 만족하였다. 이를 통해 스피커 내 지식 공유 서비스는 분류 체계를 우회한 직접 검색 및 음성 정보의 전략적 활용이 가능함을 도출하였으며, 문제 상황으로서 사용 환경의 한계와 즉각적 정보 요구에 대한 부담을 확인하였다. 본 연구는 기존에 스마트 스피커에서 시도되지 않았던 지식 공유 및 참여형 서비스를 새롭게 제시한다.
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