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논문 기본 정보
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초록·키워드
오픈 도메인 질의응답을 위해서는 대용량 데이터에 대한 효율적인 검색제약 기술과 세부적인 정답유형 분류기술이 요구된다. 본 논문에서는 오픈 도메인 질의응답 시스템을 여행, 지역, 맛집 등의 도메인 질의응답 시스템과 뉴스, 위키피디아, 블로그 등의 콘텐츠 질의응답 시스템의 집합으로 구성한다. 대용량 데이터에 대한 효율적인 검색제약을 위하여 기계학습 및 패턴 기반 질문도메인 분류 기술, 확률기반 지역별 문서분류 기술을 적용한다. 질문에 대한 세부적인 정답유형 분류를 위하여 세부 개체 유형과 정의, 원인, 방법 등의 서술형을 포함한 약 200여개의 정답유형을 정의한다. 질문도메인 분류 및 질문정답유형 분류 모듈은 sSVM 기반 기계학습모델과 어휘-구문 패턴 기반 규칙모델을 결합하였다. 정답유형에 대한 질문정답유형 분류 성능은 Macro-FScore가 82.38%이고, 질문도메인 분류 성능은 Macro-FScore가 89.47%, 그리고, 지역별 문서분류 성능은 정확률 86.33%로 실제 시스템에서 활용 가능한 성능을 보였다.
본문·목차
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