[논문]질문 특성을 고려한 커뮤니티 질의응답 시스템(cQA) 자질 추출 방법

박용민; 김보겸; 이재성

[국내논문] 질문 특성을 고려한 커뮤니티 질의응답 시스템(cQA) 자질 추출 방법
Feature Extraction for Community Question Answering System(cQA) considering Question Characteristic 원문보기

박용민 (한국과학기술원 전산학과) , 김보겸 (충북대학교 디지털정보융합학과) , 이재성 (충북대학교 소프트웨어학과)

커뮤니티 질의응답 시스템(cQA)은 기존에 구축된 '질문-답' 쌍에서 사용자의 질문과 비교하여 유사도 순으로 결과를 보여주는 시스템이다. 본 논문에서는 '국립국어원'의 질의응답 게시판에 적용 가능한 '커뮤니티 질의응답 시스템'을 소개하고, 국립국어원 질의응답 게시판의 질문 특성을 분석하여 cQA의 성능 향상을 위한 자질 추출 방법을 제시한다.

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

따라서 본 논문에서는 ‘질문-답’ 쌍에서 질문 특성을 분석하여 효율적인 ‘커뮤니티 질의응답 시스템(cQA)’을 구축하는 방법을 제안한다.

제안 방법

국립국어원에서 제공한 ‘질문-답’ 쌍을 이용하여 커뮤니티 질의응답 시스템을 개발하였다.
자질은 어절을 기본 단위로, 표 2의 조건에 해당하는 것을 추출하였으며, 자질 내에 포함되어 있는 특수기호는 모두 제거하였다. 예를 들어, 표 1의 질문3과 같이 ‘-로서와’, ‘-로써의’라는 어절은 형태소 분석 결과 ‘와/의’가 조사이므로 해당 조사를 떼어낸 ‘-로서’와 ‘-로써’가 자질로 추출된다.
자질 추출은 9가지 유형으로 나누어 실험을 진행하였으며, 각 유형별 재현율은 표 3과 같다.
본 실험에 더불어, [1,2,3]의 실험과 유사하게 사용자 질의문 유형(발음, 띄어쓰기, 표기법 등)을 분석하고, 해당 유형에 맞는 검색 결과를 도출하기 위한 실험도 추가로 진행하였다. 실험 결과, 정답에 해당하는 문서는 잘 찾아냈지만 소규모 학습 말뭉치로 인하여 그 외의 비슷한 문서는 제대로 구분하지 못하였다.

대상 데이터

본 논문에서는 ‘국립국어원 질의응답 게시판’을 대상으로, 한국어의 특성을 고려한 커뮤니티 질의응답 시스템에 관한 연구를 수행하였다.
이를 최소화하기 위하여 표 2와 같은 조건을 기준으로 자질을 추출하였다. 국립국어원 질의게시판의 특성상 형용사와 부사도 자질에 포함시켰으며, 명사류로 볼 수 있는 단어도 자질로 추출하였다.
실험은 국립국어원에서 제공한 ‘질문-답’ 쌍 5,336개를 학습 자료로 이용하였으며, 기존의 질문을 변형시킨 100개의 질의문으로 실험하였다.

이론/모형

실험은 국립국어원에서 제공한 ‘질문-답’ 쌍 5,336개를 학습 자료로 이용하였으며, 기존의 질문을 변형시킨 100개의 질의문으로 실험하였다. 형태소 분석은 세종 형태소 품사 부착 말뭉치[8]를 이용한 3단계 확률기반 형태소 분석기[9,10]를 사용하였으며, 실험 성능은 식 3과 같이 재현율(Recall)로 평가하였다.

성능/효과

본 논문에서는 ‘국립국어원의 질의응답 게시판’의 커뮤니티 질의응답 시스템에 적용 가능한 자질 추출 방법을 연구하여 적용시켰으며, 조사를 제외한 형태소의 묶음, 명사류, 동사, 형용사, 부사 등을 자질로 사용했을 때 검색 성능이 가장 높음을 확인하였다.
전체적으로 자질①을 사용하였을 경우가 그렇지 않은 경우보다 성능이 우수함을 알 수 있다. 즉, 국립국어원의 게시판 특성에 따라 비교의 대상이 되는 형태소열을 자질로 추출함으로써 커뮤니티 질의응답 시스템의 성능을 높일 수 있었다.

후속연구

국립국어원의 질의응답 게시판에 본 논문에서 제시한 자질 추출 방법을 이용한 커뮤니티 질의응답 시스템을 적용시킬 경우, 사용자와 관리자 모두에게 편리한 검색 시스템이 될 것이다.
또한 이를 확장한다면, ‘자주 나오는 질문’ 게시판에 검색이 많은 ‘질문-답’ 쌍을 자동으로 등록하여 게시판 효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증

[국내논문] 질문 특성을 고려한 커뮤니티 질의응답 시스템(cQA) 자질 추출 방법
Feature Extraction for Community Question Answering System(cQA) considering Question Characteristic 원문보기

초록
AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

제안 방법

대상 데이터

이론/모형

성능/효과

후속연구

이 논문을 인용한 문헌

관련 콘텐츠

원문 보기

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

[국내논문] 질문 특성을 고려한 커뮤니티 질의응답 시스템(cQA) 자질 추출 방법 Feature Extraction for Community Question Answering System(cQA) considering Question Characteristic 원문보기

초록 용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

AI 본문요약 엑셀 다운로드 AI-Helper

문제 정의

제안 방법

대상 데이터

이론/모형

성능/효과

후속연구

이 논문을 인용한 문헌

관련 콘텐츠

원문 보기

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

[국내논문] 질문 특성을 고려한 커뮤니티 질의응답 시스템(cQA) 자질 추출 방법
Feature Extraction for Community Question Answering System(cQA) considering Question Characteristic 원문보기

초록
AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper