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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
권순재 (서강대학교) 김주애 (서강대학교) 강상우 (가천대학교) 서정연 (서강대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.43 No.10
발행연도
2016.10
수록면
1,085 - 1,093 (9page)

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커뮤니티 기반 질의 응답 시스템은 사용자 질의에 대한 정답을 인터넷 커뮤니티에 사용자들이 게시했던 문서 중에서 선택하여 제공하는 시스템이다. 기존 방법들은 질의 분석의 성능 향상을 위하여 목적 영역에 적합한 규칙을 구축하거나 일부 처리 과정에 기계 학습을 적용하였다. 하지만 기존 방법들은 적용 영역을 확장하거나 수정하는 경우 많은 비용이 소요되며 경우에 따라서는 시스템이 특정 영역에 과적합되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 커뮤니티 기반 질의-응답 시스템의 효과적인 처리를 위해서 시스템의 각 과정에 적합한 기계 학습 방법을 적용하여 전체 과정을 자동화하는 다중 기계학습 방법을 제안한다. 제안 시스템은 사용자 질의를 분석하는 부분과 정답 문서를 선택하는 부분으로 나눌 수 있다. 질의 분석 과정은 질의의 초점 구문을 분석하는 질의 핵심부 추출기와 질의의 주제를 분류하는 질의 유형 분류기로 구성하였으며, 전자는 조건부 무작위장을 사용하고 후자는 지지 벡터 기계를 사용한다. 정답 문서 선택에서는 유사도 측정에서 사용하는 가중치를 인공 신경망으로 학습한다. 또한 인터넷에 커뮤니티에 게시된 데이터는 형태소 분석 결과를 신뢰할 수 없는 경우가 많이 발생한다. 따라서 음절 자질을 사용하여 질의를 분석 단계에서 형태소 분석의 영향을 최소화하는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템은 Mean Average Precision 기준으로 0.765, R-Precision 기준으로 0.872의 성능을 보여 기존 시스템보다 성능이 우수하다.
#커뮤니티 기반 질의-응답 시스템 #관련 문서 검색 #모델 앙상블 #문서 유형 분류 #초점 구문 분석 #자연어처리 #community-based question answering #related document retrieval #model ensemble #document type classification #focus construction analysis #natural language processing

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 다중 기계 학습 기반의 cQA 시스템 모델
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (21)

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[단행본] - Seung-Shik Kang / 2002 / Korean Morphological analysis and information retrieval systems / Hongreung Science Publisher : 463 ~ google schola [학술대회논문] - Soo-Jong Do / 2014 / Korean Information cQA System using Targetpredicator Analysis and Topic Extraction / Proc. of the 41th KIISE Fall Conference : 1290 ~ 1292 google schola [학술대회논문] - Sun-Jae Kwon / 2014 / A cQA System on Korean Language and Grammar unsing LSP Classification / Proc. of the 41th KIISE Fall Conference : 1263 ~ 1265 google schola [학술대회논문] - Kiyota, Yoji / 2002 / Dialog navigator: A Question-Answering system based on large text knowledge base / Proc. of the 19th international conference on Computational linguistics 1 : 1 ~ 7 google schola [학술지(정기간행물)] - Kang Liu / 2015 / Question-Answering over knowledge bases / Intelligent Systems, IEEE 30 (5) : 26 ~ 35 google schola

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