질의 응답 시스템에서 지식 설명의 의미적 포함 관계를 고려한 의미적 퍼지 함의 연산자

안찬민(Chan-Min Ahn),이주홍(Ju-Hong Lee),최범기(Bumghi Choi),박선(Sun Park) 한국콘텐츠학회 2011 한국콘텐츠학회논문지 Vol.11 No.3

질의 응답 시스템은 사용자의 질의에 대해 다른 사용자의 응답을 저장하고 보여 주는 시스템이다. 사용자의 질의를 만족시키는 응답을 정확히 검색하고자 노력하는 많은 연구들이 있었지만 이에는 근본적인 한계가 있었다. 따라서 질의 응답 시스템에서는 보조적인 방법으로 사용자의 질의를 만족시킬 가능성이 높은 다른 질의를 추천하는 방법이 사용되고 있다. 이전 연구애서 내용적으로 포함하는 정도가 큰 질의들을 하위 질의로서 추천하는 내용 기반 추천 방법으로서 퍼지 관계 곱 연산자(fuzzy relational product operator)를 사용하는 방법이 제안되었고, 기본적인 함의 연산자로서 Kleene-Dienes 연산자가 사용되었다. 하지만 Kleene-Dienes 연산자는 설명의 의미적 포함관계를 고려한 방법이 아니기 때문에 질의응답의 의미적 포함 정도를 계산하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 두 질의에 대한 설명의 의미적 포함관계를 고려한 새로운 함의 연산자를 제안한다. 새로운 연산자는 어떤 질의 및 응답 들이 다른 질의와 그 응답들에 의미적으로 포함되는 정도를 계산하도록 설계되었다. 실험을 통하여 새로운 함의 연산자를 적용한 퍼지 관계곱 연산자를 사용하면 사용자가 원하는 지식을 추천할 가능성이 높아짐을 보였다. The question answering system shows the answers that are input by other users for user's question. In spite of many researches to try to enhance the satisfaction level of answers for user question, there is a essential limitation. So, the question answering system provides users with the method of recommendation of another questions that can satisfy user's intention with high probability as an auxiliary function. The method using the fuzzy relational product operator was proposed for recommending the questions that can includes largely the contents of the user's question. The fuzzy relational product operator is composed of the Kleene-Dienes operator to measure the implication degree by contents between two questions. However, Kleene-Dienes operator is not fit to be the right operator for finding a question answers pair that semantically includes a user question, because it was not designed for the purpose of finding the degree of semantic inclusion between two documents. We present a novel fuzzy implication operator that is designed for the purpose of finding question answer pairs by considering implication relation. The new operator calculates a degree that the question semantically implies the other question. We show the experimental results that the probability that users are satisfied with the searched results is increased when the proposed operator is used for recommending of question answering system.

구문 관계 정보를 이용한 한국어 질의-응답 시스템

신승은,서영훈,이대연 한국콘텐츠학회 2004 한국콘텐츠학회논문지 Vol.4 No.2

This paper describes the Korean question answering system using the syntactic-relation information of verbs to overcome lack of reliable knowledge and linguistic resources. The syntactic-relation information consists of the original form of a verb, usual usage pattern, semantic category of each dependent noun, synonym verbs and passive verbs. We use the syntactic-relation information to parse sentences or phrases with usual usage pattern of the verb and semantic conditions of dependent components on the verb. We also use that information to parse answer candidate sentences, and find an answer from questioned case slot. Our experiments showed that usage of the syntactic-relation information of verbs to overcome lack of reliable knowledge and linguistic resources can be utilized efficiently for the Korean question answering system. 본 논문은 대규모 지식베이스와 언어 자원의 부족 문제를 해결하기 위한 동사의 구문 관계 정보를 이용한 한국어 질의-응답 시스템에 대해 기술한다. 구문 관계 정보는 동사의 원형, 사용 패턴, 각 문장 성분들의 의미 속성, 유의 동사 등의 정보를 담고 있다. 문장 및 구에 대한 구문분석은 구문 관계 정보에 나타난 동사에 의존적인 문장 성분들의 의미 속성과 동사의 일반적인 사용 패턴을 활용한다. 또한 정답 후보 문장들의 구문분석을 위해 구문 관계 정보를 사용하고, 질의문의 격 슬롯(case slot)으로부터 정답을 찾기 위해 구문 관계 정보를 사용한다. 실험에서 동사의 구문 관계 정보의 이용이 대규모 지식베이스와 언어 자원의 부족 문제를 해결하기 위해 한국어 질의-응답 시스템에 효율적으로 활용될 수 있음을 보였다.

TPE를 이용한 Triplet 추출 기반 질의응답 시스템

김자랑(JaRang Kim),김경수(KyungSoo Kim),최용석(YongSuk Choi) 한국정보과학회 2013 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.19 No.12

효과적인 질의응답 시스템의 구현을 위해서는 텍스트 코퍼스(Text Corpus)내의 문장을 의미적으로 분석하여 질의에 대한 구체적인 응답을 찾아내는 것이 중요하다. 본 연구에서는 패턴 트리의 효율적인 고속 패턴 매칭을 가능하게 하는 트리 패턴 표현식(Tree Pattern Expression : TPE)을 이용하여 문장의 주요 객체 정보를 Triplet 형태로 추출하고 이를 효과적으로 활용하는 고성능 질의응답 시스템을 제안한다. 실험을 통하여 TPE를 이용한 Triplet 추출 기법은 기존 질의응답 시스템에서 사용된 기법에 비해 Triplet을 더 효과적으로 추출할 수 있을 뿐만 아니라 Triplet 확장, Named Entity Tagging과 질의문 타입 분류 방법을 결합하여 보다 정확한 질의응답을 수행할 수 있음을 확인하였다. To implement question and answering system effectively, it is important to semantically analyze sentences in text corpus and find an exact answer to the question. In this paper, we suggest high-performance question and answering system that can efficiently extract desired information as triplet from sentence using Tree Pattern Expression(TPE). By using TPE, it is possible to match tree patterns speedy and accurately. In experiment, our question and answering system based on triplet using TPE is more effective than other conventional systems. Especially, our system shows much better performance when combined with triplet extension, named entity tagging and question type classification methods.

질의 응답 시스템을 위한 질의문 심층 분석

신승은,서영훈 한국콘텐츠학회 2006 한국콘텐츠학회논문지 Vol.6 No.3

본 논문에서는 질의 응답 시스템의 성능 향상을 위한 질의문 심층 분석을 제안한다. 일반적인 질의응답 시스템들은 사용자의 자연언어 질의의 의미를 분석하지 않기 때문에 정확한 정답을 제공하는 것이 어렵다. 질의문 심층 분석은 의미자질 추출 문법과 자연언어 질의 특성을 이용하여 사용자의 질의를 의미적으로 분석하고, 의미자질들을 추출한다. 의미자질 추출 문법과 자연언어 질의 특성은 사용자 질의의 의미와 구문 구조를 반영하기 위해 의미자질과 형식형태소로 표현된다. 웹에서 추출한 세부 정답 유형이 ‘인물’인 100개의 질의에 대한 실험을 통해, 비교적 짧지만 사용자의 질의 의도를 충분히 표현하고 있는 자연언어 질의에 대해 질의문 심층 분석을 수행함으로써 사용자의 질의 의도를 분석하고, 의미자질들을 추출할 수 있음을 보였다. 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.

이용자 참여형 참고 서비스 개발을 위한 질문 유형 구분에 대한 문헌적 고찰

박종도 한국문헌정보학회 2015 한국문헌정보학회지 Vol.49 No.4

Question taxonomy is one of main approaches to understand the questioner’s information need so that we can assign relevant answerers to the question submitted by the user. The goal of this study is to investigate question taxonomy of question and answering services, which are available online and in libraries and understand the characteristics of question answering services by type. In order to achieve the goal, this study examines the types of questions appeared in literature, specifically focusing on social reference, question answering systems, and reference services, and then provides a summary of question taxonomy found in question answering services. 질문 분류는 질의응답과정에서 질문자의 정보요구를 이해하고 주어진 질문에 대해 적합한 답변을 제공하기 위한 중요한 방법 중의 하나이다. 이 연구의 목적은 온라인 및 도서관에서 활용 가능한 질의응답 서비스의 질문 분류체계를 조사해보고, 각 질의응답서비스의 유형별로 어떠한 특징이 있는지 살펴보고자 하였다. 이를 위해, 도서관의 참고서비스 및 온라인 상의 소셜 레프런스, 자동 질의응답 시스템을 대상으로 질문을 어떻게 분류하여 활용하고 있는지를 문헌 조사를 통해 살펴보고 종합하여 질문의 유형을 정리하였다.

세종 전자 사전의 전산적 활용 가능성 : 질의 응답 시스템을 중심으로

나승훈(Na Seung-Hoon),이용훈(Lee Yong-Hoon),김미영(Kim Mi-Young),이종혁(Lee Jong-Hyeok) 한국사전학회 2004 한국사전학 Vol.- No.4

In this paper, we design a elegant framework of question answering system based on Sejong electronic dictionary, focusing useful knowledges and information of Sejong electronic dictionary. We argue that Sejong electronic dictionary is useful and extensible at all processing steps of question answering system, by providing knowledges to solve main problems such as ‘detection of answer type’, ‘query generation’ and ‘document indexing’ and ‘extraction of candidate answer’ and ‘verification of candidate answer’ and ‘unknown word detection and extraction’. Our conclusion can be itemized as follows. Firstly, the semantic sub-category taxonomy of Sejong electronic dictionary can be used as the answer type taxonomy of question answering system. Secondly, we can process natural language sentence to obtain deep level parse tree by using selectional restriction and case frame information. Third, internal structure of compound noun provides not only a rule-based approach but also a statistical approach for the problem of compound noun segmentation and decomposition. Thirdly, synonym, hypernym and hyponym and antonym is adequate for recognizing paraphrasing phenomenon, as well as for verification of candidate answer. Finally, Internal structure of proper noun and semantic sub-category taxonomy can be used for learning local context model of named entities, and for constructing syllable-model for proper nouns.

정의형 질의응답 시스템을 위한 정답 패턴

신승은,서영훈 한국콘텐츠학회 2005 한국콘텐츠학회논문지 Vol.5 No.3

In this paper, we describe the answer pattern for definitional question-answering system. The answer extraction method of a definitional question-answering system is different from the general answer extraction method because it presents the descriptive answer for a definitional question. The definitional answer extraction using the definitional answer pattern can extract the definitional answer correctly without the semantic analysis. The definitional answer pattern is consist of answer pattern, conditional rule and priority to extract the correct definitional answer. We extract the answer pattern from the definitional training corpus and determine the optimum conditional rule using F-measure. Next, we determine the priority of answer patterns using precision and syntactic structure. Our experiments show that our approach results in the precision(0.8207), the recall(0.9268) and the F-measure(0.8705). It means that our approach can be used efficiently for a definitional question-answering system. 본 논문에서는 정의형 질의응답 시스템을 위한 정답 패턴에 대하여 기술한다. 정의형 질의응답 시스템은 정의형 질의에 대한 정답으로 단답형 정답이 아닌 서술형 정답을 제공하기 때문에, 정답 추출 방법이 일반적인 단답형 정답 추출 방법과 다르다. 정의형 정답 패턴을 이용한 정의형 정답 추출은 의미 분석 없이 정확한 정의형 정답을 추출할 수 있다. 정의형 정답 패턴은 정확한 정답 추출을 위해 정답 패턴과 패턴별 제약 규칙, 우선순위로 구성된다. 정의형 정답 학습 코퍼스로부터 정답 패턴을 추출하고, 각각의 정답 패턴에 대한 F-measure에 따라 최적화하여 패턴별 제약 규칙을 구성한다. 마지막으로 정확률과 정답 패턴 구문 구조를 이용하여 우선순위를 결정한다. 제안한 정의형 정답 패턴을 이용한 정의형 정답 추출은 실험 코퍼스에 대해 정확률 0.8207, 재현율 0.9268, F-measure 0.8705를 보였다. 이것은 제안한 방법이 정의형 질의응답 시스템에 효율적으로 사용될 수 있음을 의미한다.

Concept-based Question Answering System

Yu-Hwan Kang,Seung-Eun Shin,Young-Min Ahn,Young-Hoon Seo 한국콘텐츠학회(IJOC) 2006 International Journal of Contents Vol.2 No.1

In this paper, we describe a concept-based question-answering system in which concept rather than keyword itself makes an important role on both question analysis and answer extraction. Our idea is that concepts occurred in same type of questions are similar, and if a question is analyzed according to those concepts then we can extract more accurate answer because we know the semantic role of each word or phrase in question. Concept frame is defined for each type of question, and it is composed of important concepts in that question type. Currently the number of question type is 79 including 34 types for person, 14 types for location, and so on. We experiment this concept-based approach about questions which require person’s name as their answer. Experimental results show that our system has high accuracy in answer extraction. Also, this concept-based approach can be used in combination with conventional approaches.

Concept-based Question Answering System

Kang Yu-Hwan,Shin Seung-Eun,Ahn Young-Min,Seo Young-Hoon The Korea Contents Association 2006 International Journal of Contents Vol.2 No.1

In this paper, we describe a concept-based question-answering system in which concept rather than keyword itself makes an important role on both question analysis and answer extraction. Our idea is that concepts occurred in same type of questions are similar, and if a question is analyzed according to those concepts then we can extract more accurate answer because we know the semantic role of each word or phrase in question. Concept frame is defined for each type of question, and it is composed of important concepts in that question type. Currently the number of question type is 79 including 34 types for person, 14 types for location, and so on. We experiment this concept-based approach about questions which require person s name as their answer. Experimental results show that our system has high accuracy in answer extraction. Also, this concept-based approach can be used in combination with conventional approaches.

질의,응답 자동 검색을 지원하는 웹 기반 학습 시스템의 설계 및 구현

김은주 ( Eun Ju Kim ),채정민 ( Jeong Min Chae ),정순영 ( Soon Young Jung ) 한국컴퓨터교육학회 2009 컴퓨터교육학회 논문지 Vol.12 No.2

웹 기반 학습 시스템은 전자게시판, 질의·응답, 메시지 등 다양한 형태로 상호작용하며, 특히, 질의·응답은 타 학습자의 학습 경험을 간접적으로 경험함으로써 유용하게 학습 효과를 상승시킬 수 있는 곳이다. 본 연구는 기존 웹 기반 학습시스템에서 학습 내용과 학습 질의·응답 시스템 사용 중 발생하는 불편함을 파악하여 학습 내용과 밀접하게 관련된 질의·응답을 학습 내용과 함께 자동 검색해 줌으로써 학습자간 학습 경험을 공유하며 학습 효과를 향상시킬 수 있는 웹 기반 학습 환경을 제안한다. 효과성 및 정확성 분석 결과는 본 연구에서 제안한 질의·응답 자동검색 기반학습 시스템이 학습내용과 관련된 질의·응답을 자동으로 검색·제공함으로써 학습자의 학습 성취도를 향상시키는데 도움이 된다는 것을 보여 주었다. We can communicate with each other using notice board, questions & answers boards, messages in the web-based learning system, especially questions & answers board are the places that can be shared with the learning experiences between the learners and improve one`s learning efficiency. In this study, we found out the problems when studying the learning contents and learning questions & answers boards in the web-based learning system and proposed a web-based learning system consisted of learning contents and the questions & answers boards with ability for searching automatically and providing questions & answers that is related with the learning contents. According to the result of the effectiveness and accuracy analysis, the proposed web-based learning system can be very useful and improve one`s learning achievements by searching exactly the learning questions & answers.