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안혁주 ( Hyeokju Ahn ),김민경 ( Minkyoung Kim ),김학수 ( Harksoo Kim ) 한국정보처리학회 2015 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.22 No.1
질의응답 시스템에서 정답선택의 정확률을 향상시키기 위해 본 논문은 패턴과 휴리스틱을 기반으로 하는 질의유형 추출 시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 질의유형은 DBPedia에서 사용하는 클래스타입을 기반으로 추출되며 질의유형에 포함하는 키워드패턴들을 수집하여 키워드패턴 데이터를 생성한다. 그 후 한국어 질의에서 많이 발생하는 유형을 분석하여 휴리스틱을 이용해 사용자가 의도한 질의 유형을 출력한다. 제안시스템은 기존 연구에 비해 구축과 수정이 쉽다는 장점이 있다.
인공지능 : SVM을 이용한 음성채팅시스템의 성능 향상 방법
안혁주 ( Hyeokju Ahn ),이성희 ( Sunghee Lee ),송영길 ( Yeongkil Song ),김학수 ( Harksoo Kim ) 한국정보처리학회 2015 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.4 No.6
In spoken chatting systems, users’spoken queries are converted to text queries using automatic speech recognition (ASR) engines. If the top-1 results of the ASR engines are incorrect, these errors are propagated to the spoken chatting systems. To improve the top-1 accuracies of ASR engines, we propose a post-processing model to rearrange the top-n outputs of ASR engines using a ranking support vector machine (RankSVM). On the other hand, a number of chatting sentences are needed to train chatting systems. If new chatting sentences are not frequently added to training data, responses of the chatting systems will be old-fashioned soon. To resolve this problem, we propose a data collection model to automatically select chatting sentences from TV and movie scenarios using a support vector machine (SVM). In the experiments, the post-processing model showed a higher precision of 4.4% and a higher recall rate of 6.4% compared to the baseline model (without post-processing). Then, the data collection model showed the high precision of 98.95% and the recall rate of 57.14%.
김민경 ( Minkyoung Kim ),안혁주 ( Hyeokju Ahn ),김학수 ( Harksoo Kim ) 한국정보처리학회 2015 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.22 No.1
본 논문에서는 질의유형을 통한 검색기반 질의응답 시스템을 구현하기 위한 설계방법을 제안한다. 이를 위해 위키피디아 문서의 링크 데이터를 이용하여 색인 대상문서와 데이터베이스를 구축하는 색인 모델과 2-포아송 모델을 이용하여 얻은 문서들을 색인 데이터베이스를 통해 필터링하여 정답 후보문장을 추출하는 검색모델, 키워드 패턴 매칭 기반 질의유형 분류 모델을 설계하였다.