신경망 기반 병렬의미모형을 이용한 지식베이스 기반 질의응답의 관계 어휘 모호성 제거

Q: 이 논문에서 정의한 지식베이스 기반 질의응답(KBQA)이란 무엇인가?

구조화된 지식베이스로부터 사용자의 자연어 질의에 적합한 응답을 도출하는 시스템을 의미한다. 이는 질의 문장에 포함된 정보 요구를 형식의미표현으로 변환하고, 언어 표현을 지식베이스의 어휘로 정확하게 연결하는 모호성 제거 과정을 통해 최종적인 답변을 생성하는 체계다.

Q: 신경망 기반 병렬의미모형이 관계 어휘 모호성 제거에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, BiCVM 모델을 통해 자연어 구와 관계 식별자를 동일한 벡터 공간에 사상함으로써 관계 매핑의 유연성을 확보하였다. 이는 기존의 템플릿이나 내용 어휘 의존 방식보다 효과적이며, 결과적으로 0.71의 정확도를 달성하여 시스템 성능을 향상시킨다.

심효섭; 유환조; 이근배

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 심효섭 (포항공과대학교) 유환조 (포항공과대학교) 이근배 (포항공과대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2015년 동계학술발표회 논문집

발행연도: 2015.12

수록면: 549 - 550 (2page)

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지식베이스 기반 질의응답 시스템(KBQA)는 질의 문장에 대한 형식의미표현을 생성한 뒤, 이로부터 정 답후보를 인출하는 과정을 통해 응답을 생성한다. 형식의미표현은 다시 질의문장으로부터 1) 형식의미표 현의 구조 분석, 2) 지식베이스 어휘로의 모호성 제거 과정을 통해 생성되는데, 이 중 모호성 제거 과정 에서 잘못된 지식베이스 어휘로 사상된 형식의미표현으로 ... 전체 초록 보기

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