원문정보
초록
영어
Knowledge search system is to find the question-answer documents for user question. Even highly qualified question-answer documents could be far different from those that a user want to find. The reason for this failure is that user frequently fails to make user's question to express his/her intension precisely. In this paper, we show our newly developed knowledge search system that recommends additional question-answer documents to include the contents that user want to find with high probability.
한국어
지식 검색 시스템은 사용자의 질의에 대해 다른 질의 응답 문서들을 검색하는 시스템이다. 그러나 우수한 평가를 받은 질의 응답이라 하더라도 사용자가 원하는 것과는 거리가 먼 내용일 수 있다. 이는 사용자가 원하는 내용을 질의로 표현할 때 자신의 질의 의도를 정확하게 표현하지 못하는 등의 이유가 있기 때문이다. 본 논문에서는 검색된 결과에서 사용자가 원하는 내용을 얻지 못한 경우에, 원하는 내용이 있을 가능성이 있는 추가적인 질의 응답들을 추천하여 사용자의 만족도를 높일 수 있는 새로운 형태의 지식 검색 시스템을 제안한다.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 지식 검색 시스템에서 사용 가능한 질의 추천 방법
3.1 유사도 계산
3.2 퍼지 함의 관계를 이용한 질의 추천
4. 실험 및 평가
4.1 질의에 대한 응답의 평가
4.2 질의에 대한 추천 질의의 평가
5. 결론
참고문헌