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문제 정의
- 다음 실험은 질의 형태를 좀 더 세분화하여 질의형태세분화가 단락의 재순 위에 어떠한 영향을 주는지에 관한 것이다. 이를 위하여 우선 30, 000개의 FAQ 문서에서 50회 이상 발생하는 질의 형태를 가지고 분류한다.
- 즉, 정보 검색 시스템에서 사용되는 색인 가능한 기본적인 정보 이외에도 색인할 수 없는 다양한 구문 정보 혹은 의미 정보들을 사용하여 정답임을 판별해 내는 분석 작업을 수행한다. 본 논문에서는 새로운 질의-문서 유사도 계산을 사용하여 단락의 순위를 조정하여 질의응답 시스템의 성능을 향상하기 위한 방법을 제안하였다.
- 본 논문에서는 위치정보와 질의 형태 분류정보를 반영한 유사도 계산을 통해서 응답 단락들의 순위를 조정하여 정답이 포함된 단락이 상위에 위치하는 것을 목표로 한다. 이를 구현한 시스템의 구성을 아래 그림에서 보여주고 있다.
- 본 논문에서는 정보검색 결과 문서들의 순위(Ranking)을 위해서 새로운 유사도 계산을 제안한다. 즉 위치정보와 질의형태분류기를 반영한 유사도 계산이다.
- 본 논문에서는 질의응답 시스템의 성능을 개선하기 위한 방법들을 제안하였다. 대량의 문서 집합 속에서 사용자가 원하는 정보를 검색한다는 점에서 질의응답 시스템은 정보 검색 시스템과 유사한 특징이 있다.
- 몇몇 분야에서 뉴럴 네트워크나 의사결정트리 학습기보다 우수한 성능을 나타낸다. 이 절에서는 나이브 베이지안 분류기를 질의 형태 분류에형태분류에 어떻게 적용하였는지를 보여 주었다.
- 이에 본 논문에서는 질의응답 시스템의 성능향상과 계산의 양을 줄이기 위해 질의에 가까운 문단을 찾기 위한 새로운 질의-문단 유사도 계산 방법을 제안한다. 이 방법은 질의형태에 따른 대답의 유형을 분류해서 질의와 관련 있는 문단을 구해주는 나이브 베이지안 분류기와 문장의 위치정보에 따른 계산 방법을 포함한다.
- Croft[8]는 질의어에 대해 상위에 위치된 문서들 안에 있는 단어들과 질의어에 같이 발생한 단어들을 찾아서 질의어를 확장하는 연구를 하였다. 이와 다르게 우리는 질의어 형식에 따라 질의어 형태 분류가 대답의 순위를 결정하는데 어떠한 영향을 주는지를 보여줄 것이다.
가설 설정
- 1) Red roses are a pretty ornament for a party.
- 다음은 이항분포를 따르는 사건을 가정하여 질의 당 304개의 답변에 대하여 정답이 25개 포함되어있을 때 상위 5개에 정답이 있을 확률을 구해보았다. 이항분포이므로 이 사건의 평균 확률은 0.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.