Question and Answering System through Search Result Summarization of Q&A Documents
Q&A 문서의 검색 결과 요약을 활용한 질의응답 시스템

Dong Hyun Yoo, Hyun Ah Lee
2014 KIPS Transactions on Software and Data Engineering  
A user should pick up relevant answers by himself from various search results when using user participation question answering community like Knowledge-iN. If refined answers are automatically provided, usability of question answering community must be improved. This paper divides questions in Q&A documents into 4 types(word, list, graph and text), then proposes summarizing methods for each question type using document statistics. Summarized answers for word, list and text type are obtained by
more » ... pe are obtained by question clustering and calculating scores for words using frequency, proximity and confidence of answers. Answers for graph type is shown by extracting user opinion from answers. 변자의 등급 등을 제공하고 있으나, 신뢰성이 보장된 답변의 비율이 낮아 여전히 문제를 가지고 있다. 그럼에도 불구하고 지식검색 서비스는 축적된 질의응답이 위키피디아나 기타 웹 서비스보다 방대하고 다양한 장점 때문에 일반상식부터 전문 지식에 이르기까지 다양한 분야에 활용되고 있다. 자동 질의응답 서비스에 대한 기존 연구는 대량의 웹문서 에서 질의에 대한 응답을 찾는 문제를 중심으로 접근되고 있다[1, 2, 3]. TREC의 Question Answering Track에서는 질문 유형을 사실(factoid), 목록(list), 기타(others)로 분류하 고, 자동 질의응답을 위한 다양한 방법이 시도되었다[4]. 국 내에서는 지식iN과 같은 질의응답 문서는 존재하였으나, 질 의응답의 성능평가나 질의어 추천, 질문 분류를 중심으로 연구들이 이루어져, 실용적인 결과를 보여주는 질의응답 시 스템 사례를 찾기 어렵다. 질의응답 서비스의 성능 평가[5, 6, 7]에서는 질문에 대한 답변의 적절성을 평가하였고, 질의 어 추천 시스템[8]에서는 질문 간 단어 유사도를 통해 얻은 유사한 질문으로 검색 결과를 확장하여 시스템 활용도를 높 http://dx.
doi:10.3745/ktsde.2014.3.4.149 fatcat:qabjqfqc3ff43ibjbq2hn2lvrm