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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 데이타베이스 정보과학회논문지 : 데이타베이스 제32권 제3호
발행연도
2005.6
수록면
297 - 303 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2005

질의 응답 시스템에서 심층적 질의 카테고리의 개념 커버리지에 기반한 의미적 질의 확장
김혜정 ,  강보영 ,  이상조 정보과학회논문지 : 데이타베이스 2005.06 학술저널

2004

질의 응답 시스템에서의 질의 카테고리별 개념리스트 구축에 기반한 의미적 질의 향상
김혜정 ,  강보영 ,  박성배 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2004.10 학술대회자료

초록· 키워드

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질의응답(Question Answering) 시스템은 질의에서 요구하는 정답 유형(Answer type) 및 질의에 사용된 용어를 적용하여 보다 정확한 답을 추출하고자 한다. 그러나 질의에 사용된 용어들이 문서에 그대로 사용되지 않고 같은 의미의 다른 어휘로 출현하기도 하며, 혹은 다른 문법적 정보를 가진 카테고리에 등장하여 정답 추출에 어려움이 따른다. 만약, 질의에서 요구하는 정보유형을 보다 깊게 세분화하고, 세분화된 질의 유형과 개념적으로 유사한 문장을 대상으로 정답 추출을 수행할 수 있다면 보다 정확한 정답을 추출할 수 있을 것이다. 따라서, 본 논문은 심층 질의 카테고리의 개념 커버리지에 기반한 효과적인 의미적 질의 확장 방법론을 제안한다. 질의에서 요구하는 정보 유형을 보다 세분화된 심층 질의 카테고리로 나누고, 이러한 심층 질의 카테고리를 표현하기 위해 동원되는 어휘 집합에 질의 확장을 적용함으로써 정답 추출의 성능을 향상시키고자 하였다. 제안된 시스템의 성능 평가를 위하여, TREC 문서 중 1991년도 WSJ(Wall Street Journal) 42,654건과 TREC-9의 질의를 대상으로 실험한 결과 질의 확장을 수행하지 않는 시스템의 경우 MRR(Mean reciprocal ratio) 측정에서 0.223의 결과를 보인 반면 제안된 시스템의 경우 0.50의 향상된 결과를 보였다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 관련 연구

3. 심층 질의 카테고리의 개념 커버리지에 기반한 의미적 질의 확장

4. 실험 및 평가

5. 결론 및 향후 연구

참고문헌

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