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문제 정의
- 예를 들어 국립국어원의 질의응답 게시판에는 띄어쓰기에 대한 질문이 자주 발생하는데, 사용자의 질문이 띄어쓰기에 대한 질문이라면 띄어쓰기에 대한 다양한 답변들이 질문자에게 큰 도움이 될 수 있다. 본 논문에서는 국립국어원 질의응답게시판의 질문들에 대한 분석을 통해 다섯 분류의 질문 주제를 설정하고 유사 질문 검색에서 주제 분류를 사용하고자 한다. 아래에서는 국립국어원 질의응답의 다섯 주제와 새로운 질문의 주제를 결정하는 방법을 소개하고, 얻어진 주제 분류와 벡터 유사도, 수열 유사도를 결합하여 유사 질문을 검색하는 방법을 설명한다.
- 본 논문에서는 유사 질문 검색에서 널리 사용되는 벡터 유사도와 수열 유사도와 함께, 질문의 주제 분류를 활용할 것을 제안한다. 그림 1은 제안하는 시스템의 개요를 보인다.
- 기존의 질의응답시스템에 대한 다양한 접근은 정제되지 않은 문서를 대상으로 하거나[1] 통계적인 기법에 지나치게 의존하여[2,3] 국립국어원 게시판과 같이 잘 정제된 문서에서의 정확한 답변 추천에 적합하지 않다. 본 논문에서는 잘 정제된 신뢰도 높은 답변 문서가 제공되는 국립국어원의 온라인 가나다 서비스의 특징을 고려한 답변 추천 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 기등록된 질문들을 분석하여 사용자의 질문에 적합한 답변을 추천함으로써 빠른 시간 내에 원하는 답변을 제공한다.
- 본 시스템에서는 입력되는 질문을 여섯가지 주제로 분류하여 유사도 계산의 정확도를 높이고자 한다. 시스템에서는 주제 적합도를 계산하여, 유사 주제의 질문이 높은 점수를 가질 수 있게 한다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.