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키워드 확장을 통한 효율적인 유의어 검출 방법
Efficient Synonym Detection Method through Keyword Extension 원문보기

한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회, 2018 Oct. 31, 2018년, pp.767 - 770  

지기용 (한국방송통신대학교 대학원 정보과학과) ,  박지수 (경기대학교 교양학부) ,  손진곤 (한국방송통신대학교 대학원 정보과학과)

초록
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인공지능의 발달로 사람이 사용하는 자연어 형태의 문장을 통해 정보를 주고받는 질의응답 시스템이 주목받고 있다. 이러한 질의응답 시스템은 자연어로 구성된 사용자의 질의문에서 의도를 정확하게 파악해야 한다. 단순히 질의어의 키워드에 의존한 검색은 단어의 중의성을 고려하지 않아 질의문의 의도를 정확히 파악하는 데 문제가 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 질의문의 의미와 맥락에 따른 연관성을 이용하여 유의어를 확장하는 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 워드 임베딩을 통해 생성된 단어 유사도를 이용하여 질의문에서 추출된 키워드를 확장하는 방법을 제안한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서 질의문에서 보다 많은 정보를 얻기 위한연구를 진행하였다. 이를 위해서 자연어 처리 분야의 형태소 분석과 워드 임베딩을 이용한 통계적 언어모델을 구축하였다.
  • 향후 연구에서는 효율적인 유의어의 키워드 확장을 통해서 중의성 해소를 위한 연구를 진행할 계획이다. 이를 통해서 보다 정확한 질의문에 의도를 파악하기 위한 연구에 활용하고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
구문 분석이란? 구문 분석은 형태소 분석 결과를 기반으로 문장을 이루고 있는 명사구, 동사구, 부사구 등의 구문을 묶어주는 것뿐만 아니라, 주어, 술어, 목적어 등과 같은 주요한 문장구성성분을 밝혀내고 그들 사이의 구문 관계를 분석하여 문장의 문법적 구조를 결정하는 기술이다.
자연어 처리는 어떻게 나뉘는가? 자연어 처리는 형태소 분석, 구문 분석, 의미 분석 등 크게 3가지로 나눌 수 있다.
원-핫 인코딩의 단점은? 단어 하나에 인덱스 정수를 할당한다는 점에서 단어 주머니(bag of words)라 부르기도 한다. 단순히 하나의 요소만 1이고 나머지 모두 0인 희소 벡터 형태를 표현하기 때문에 단어 간 존재하는 유의어, 반의어와 같은 특정한 관계나 의미를 전혀 반영하지 못한다[3].
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