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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이우인 (서울대학교) 송광호 (서울대학교) 심규석 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.43 No.8
발행연도
2016.8
수록면
902 - 909 (8page)

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질의응답 시스템은 사용자의 질문에 대한 답을 찾아주는 시스템으로, 기존의 검색엔진이 사용자의 질의에 대해 관련된 문서의 링크만을 찾아주는 반면 질문에 대한 최종적인 답을 찾아준다는 차이점이 있다. 특정 분야에 국한되지 않고 다양한 질문을 처리해주는 오픈 도메인 질의응답 시스템에 필요한 연구들이 최근 자연어 처리, 인공지능, 데이터 마이닝 등 학계의 다양한 분야들에서 뜨거운 관심을 받고있다. 하지만 관련 연구에서는 학습 데이터에는 없었던 단어들이 질문에 대한 정확한 답과 유사한 오답을 구별해내는데 결정적인 역할을 할 수 있음에도, 이러한 처음 보는 단어들을 모두 단일 토큰으로 치환해버리는 문제가 있다. 본 논문에서는 문맥 정보를 통해 이러한 모르는 단어에 대한 벡터를 계산하는 방법을 제안한다. 그리고 역문헌빈도 가중치를 활용하여 문맥정보를 더 효율적으로 처리하는 모델을 제안한다. 또한 풍부한 실험을 통해 질의응답 시스템의 모델 학습 속도 및 정확성이 기존 연구에 비해 향상됨을 확인하였다.
#질의응답 시스템 #자연어 처리 #기계 학습 #정답 문장 선택 문제 #데이터 마이닝 #정보 검색 #question answering system #natural language processing #machine learning #answer sentence selection #data mining #information retrieval

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 문제 정의
4. 학습 모델
5. 제안하는 모델
6. 실험
7. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (13)

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[학술대회논문] - A. Bordes / 2014 / Open question answering with weakly supervised embedding models / Proc. of ECML google schola [기타자료] - A. Bordes / 2014 / Question answering with subgraph embeddings / arXiv preprint arXiv:1406.3676 google schola [기타자료] - L. Yu / 2014 / Deep Learning for Answer Sentence Selection / arXiv preprint arXiv:1412.1632 [cs.CL] google schola [학술대회논문] - M. Iyyer / 2014 / A neural network for factoid question answering over paragraphs / Proc. of EMNLP : 633 ~ 644 google schola [학술대회논문] - T. Mikolov / 2013 / Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space / Proc. of Workshop at ICLR google schola

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