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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이현구 (강원대학교) 김민경 (강원대학교) 김학수 (강원대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.43 No.8
발행연도
2016.8
수록면
927 - 932 (6page)

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온라인 의학 문서의 폭발적 증가와 함께 질의응답 시스템에 대한 필요성이 늘어나고 있다. 최근에는 기계학습에 기반 한 질의응답 모델들이 다양한 영역에서 좋은 결과를 보여 왔다. 그러나 의학 영역에서 질의응답 모델들은 학습 데이터의 부족으로 인해 여전히 정보 검색 기술에 기반을 두고 있다. 본 논문에서는 다양한 정보검색 기술에 기반 한 의학문서 질의응답용 정답 스닛핏 검색 모델을 제안한다. 제안 모델은 먼저 클러스터 기반 검색 기술을 이용하여 의학 문서로부터 많은 정답 후보 문장을 검색한다. 그리고 다양한 문장 검색 기술들에 기반 한 정답 후보 문장 재순위화 모델을 사용하여 신뢰성 있는 정답 스닛핏을 생성한다. BioASQ 4b 데이터를 이용한 실험에서 제안 모델은 기존 모델보다 좋은 성능(MAP0.0604)을 보였다.
#의학문서 질의응답 #BioASQ #정답 후보 문장 검색 #정답 후보 문장 재순위화 #question answering of medical documents #retrieval of candidate answer sentences #re-ranking of answer candidate sentences

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 의학 문서용 정답 스닛핏 검색 모델
4. 실험 및 평가
5. 결론
References

참고문헌 (24)

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