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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
웹 문서 검색을 위해 키워드와 불리언 연산식을 사용하는 것에 비해 자연어 질의 문장을 입력하는 방법은 검색 시스템 사용자에게 훨씬 이상적인 인터페이스이다. 본 논문은 사용자가 입력하는 자연어 질의 문장을 구문 분석하고 그 구문 구조에 기반하여 검색어를 확장하는 다중 검색 기법을 제안한다. 구문 트리를 순회하여 구조적으로 연관된 복합 명사를 조합하거나 분할하는 과정을 거치고, 이형 표기 및 축약 표기 용어들에 대해 확장 다중 검색함으로써 웹 정보 검색 시스템의 재현율과 정확도를 높일 수 있다.
Abstract
For the users of information retrieval systems, natural language query is the more ideal interface, compared with keyword and boolean expressions. This paper proposes a retrieval technique with expanded keyword from syntactically-analyzed structures of natural language query as user input. Through the steps combining or splitting the compound nouns based on syntactic tree traversal of the query, and expanding the other-formed or shorten-formed into multiple keyword, it can enhance the precision and correctness of the retrieval system.
초록
질의응답 시스템에서의 질의 분석 과정은 이용자의 자연어 질의 문장에서 질의 의도를 파악하여 그 유형을 분류하고 정답 추출을 위한 정보를 구하는 것이다. 본 연구에서는 복잡한 분류 규칙 집합이나 대용량의 언어 지식 자원 대신 이용자 질의 문장에서 질의 초점 어휘를 추출하고 구문 구조적으로 관련된 단어들의 의미 정보에 기반하여 효율적으로 질의 유형을 분류하는 방법을 제안한다. 질의 초점 어휘가 생략된 경우의 처리와 동의어와 접미사 정보를 이용하여 질의 유형 분류 성능을 향상시킬 수 있는 방법도 제안한다.
Abstract
For question-answering system, question analysis module finds the question points from user’s natural language questions, classifies the question types, and extracts some useful information for answer. This paper proposes a question type classifying technique based on focus words extracted from questions and word semantic information, instead of complicated rules or huge knowledge resources. It also shows how to find the question type without focus words, and how useful the synonym or postfix information to enhance the performance of classifying module.
초록
기록관의 역할이 커지고 있음에도 불구하고 아직 기록의 중요성에 대해 인지하지 못하는 잠재적 이용자가 많다. 이 연구에서는 이용자에 대한 기록정보서비스를 강화하기 위한 방법으로 기록관과 이용자의 상호작용을 지원하는 챗봇을 개발해보고자 하였다. 이에 챗봇의 구체적인 개발 절차와 방법을 살펴보고, 명지대학교 대학사료실을 사례로 이용자 요구 및 질의 분석을 진행하였으며, 챗봇 개발을 위한 논리적 구조 설계를 진행하였다. 이어 IBM Watson Conversation과 카카오톡 메신저를 통해 챗봇을 구축한 뒤, 시험 실행(Pilot run) 과정을 통해 챗봇과 이용자의 상호작용 과정을 확인하였다. 이러한 기록정보서비스 챗봇 개발 경험을 바탕으로, 챗봇 도입을 위한 수준 결정, 이용자 요구 분석, 챗봇 구축을 위한 도구 선정, 대화식 상호작용을 위한 구문 설정과 관련된 시사점을 제시하였다.
Abstract
The role of archives and records centers is expanding, however many potential users are not aware of the importance of the records and archives. As a method to improve the archival information services to users, in this study, we developed chatbot that supports the interaction between the users and the archives and records centers. Thus we examined the specific development procedures and methods, analyzed user requests and questions of the archives and records center of Myongji university as a case, and conducted a logical structure design for chatbot development. After building the chatbot based on IBM Watson Conversation and Kakaotalk messenger, we were able to find how the chatbot interacted with the users through a pilot run. Based on the experience of developing information service chatbot, the implications related the introduction of the chatbot were suggested which include determination of the level of the chatbot, analysis of the user requests, selection of the tool for the chatbot, and syntax setting for the conversational interaction.