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초록·키워드
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.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-004-015548840
