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한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 한국콘텐츠학회/한국통신학회 2003 추계 종합학술대회 논문집 제1권 제2호
발행연도
2003.11
수록면
190 - 194 (5page)

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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.

목차

요약

1. 서론

2. 관련연구

3. 구문정보를 이용한 키워드 추출

4. 불린모델과 벡터모델의 문서검색

5. 실험 평가 및 결과

참고문헌

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