질의응답시스템을 위한 질문유형 추출 및 질의 변환방법

Abstract

질의응답시스템(Question Answering System)은 사용자의 질문을 분석하여 의도를 파악한 후, 사용자가 원하는 정확한 정보를 다양한 문서로부터 추출하여 답을 제시한다. 따라서 검색결과를 다시 검토하는 수고를 피할 수 있다. 질의응답시스템은 정밀한 언어처리기술, 문서검색 기술, 정보추출 기술 및 추론 기술 등이 사용된다. 입력된 질의를 분석하고 정답추출을 통한, 답변을 제시하기까지 질의응답시스템은 많은 시간이 소요된다. 또한 질의응답시스템이 제시한 답변은 사용자가 원하는 정보가 없거나 정답을 제시하지 못하는 경우가 많다. 따라서 다양한 기술을 사용하여 정답을 제시하는 질의응답시스템은 사용자를 만족시키지 못하고 있다. 최근 TRITUS 시스템이나 QASM 시스템과 같은 상용검색엔진을 활용할 수 있는 질의응답 시스템의 연구가 진행되고 있다. 이러한 시스템들은 정확히 말하면 정답추출과정이 없기 때문에 질의응답시스템이라고 할 수 없다. 즉 자연언어질문을 질의 변환하여 검색엔진으로 효율적인 검색을 하는 시스템에 불과하다. 반면에, 구글처럼 거대한 상용검색엔진은 입력된 질의를 폭넓은 자료에 대해 효율적으로 검색하면서도 정확률이 높다. TRITUS 시스템이나 QASM 시스템은 상용검색엔진을 이용하여 정답추출과정을 제외하고, 질의변환을 통해서 정답을 제시하는 질의응답시스템으로 개선할 수 있다. 본 논문에서는 기수집 된 한국어 질의응답 집합으로부터 한국어 특성을 고려하여 시간, 장소, 대상, 사람의 질의 유형별 질문구(Question Phrases)를 생성하고, 질의 유형에 따른 질문구의 변환후보(Candidate Transform)를 생성한다. 생성된 질문구와 변환후보를 이용하여 자연언어 질의에 대해 사용자 질의 재생성 알고리즘을 통한 질의변환을 제안한다. 자연언어질문과 본 논문에서 제안한 방법으로 변환된 질의를 상용검색엔진에 각각 질의로 입력한 결과, 본 논문에서 제안한 방법이 더 높은 정확률을 보였다.; This paper proposes a specific modification method that is made to useful query transformation of original user input query into the information retrieval engine using Korean natural language. The question-answering training set which, obtain a proper set of question-answering sentences on world wide web, employs to find a type of question query phrases and to make a candidates for the transformation. The type of question query phrases used to analysis of question query, selection of the candidate for transformation and extraction of the focus phrase. The candidates for the transformation consist of pre-defined words or phrases used to increase the efficiency of extraction and used for transformation of original input query. Therefore, transformation method is changed from original query into substituted query for candidate words [or phrases]. In this paper, The result shows that experimental tests are more higher precision than the information retrieval engine using the original user input queries.