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문제 정의
- 본 논문에서는 문장 간의 유사도를 산출하기 위해 의미 연관성을 참조할 수 있는 온톨로지를 자동으로 구축 하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 자연어 문장을 문법적 파서를 이용하여 파싱한 후 XML 변환 및 XSLT 를 이용하여 동사의 행위, 명사절 그룹 매치, 복합명사 선별, 고유명사 매치, 품사 태깅 등의 의미정보를 갖는 온톨로지를 자동으로 구축한 후, 질의 처리 시에 이 온 톨로지를 참조함으로써 질의와 가장 유사도가 높은 문장 을 식별할 수 있도록 하였다.
- 본 논문에서는 자연어 질의응답 시스템에서 질의에 포 함된 언어 정보와 검색 대상 문장 사이의 의미 연관성 (semantic i■이evance)을 참조하여 정확한 결과를 추론 가 능하도록 하는 온톨로지의 자동 구축 방법을 제시한다. 제안한 온톨로지는 동사의 행위, 명사절 그룹 매치, 복합 명사 선별, 고유명사 매치, 품사 태깅 등을 의미 연관성 을 결정하는 개념으로 활용하고 있다.
- 질의응답 시스템에서는 Marco[2]가 대상 문장과 질의 사이에서 의미 연관성을 이용한 유사도 계산 척도를 제시한 바가 있으며, Robert[6] 등은 질의응답과 정보검색을 융합한 모델을 제시하였다. 본 논문은 질의응답 시스템 구현 시 문장 간의 의미 연관성을 추론하기 위해 온톨로 지의 개념을 적용하되, 대상 문장으로부터 온톨로지를 자 동으로 구축하여 활용하고자 하는테 목적이 있다.
- 우선 본 연구에서는 온톨로지의 자동 구축에 필요한 구문적 성분과 의미적 성분을 XML 형식으로 표현하기 위해 JAVA API에서 제공하는 메소드들을 이용해 VISL 파싱된 출력 구조로부터 단어 태그, 품사 및 파싱 구조를 갖는 XML 문서로 자동으로 생성 하였다.
- 정보검색 시스템은 사용자가 요구하는 특정 정보를 포 함하고 있는 문서를 효율적으로 찾아내는 것을 목표로 한다. 반면에 질의응답 시스템은 질의수행 결과로서 문 서 전체가 아니고 필요한 정보를 포함하고 았는 단어 절, 혹은 문장과 같은 간략하고 잘 정의된 응답을 출력 해야한다[1].
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