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영어

This paper presents a hybrid-based question decomposition algorithm to extract an correct and effective answer candidates for deep question answering system using the linguistic analysis pattern of input questions and question pattern information. A question such as quiz is typically considered complex and decomposable structure that has multiple sentences, connected paragraphs, explanations and/or justification of an answer, lists of sets, and etc. The question decomposition approaches typically defer to discourse and/or semantic properties of the question, additionally deploying complex processes such as lexical adjustment, question refocusing, temporal or spatial analysis, relation and order recognition. The existing question decomposition approaches deals with syntactic decomposition of questions or very limited semantic decomposition to short questions. Therefore, in this paper, we proposed a hybrid-based question decomposition method to solve these existing problems. Using the evaluation set of questions of 1,000, taken from Quiz Korea, Janghak Quiz, challenge! Golden Bell, I love quiz and etc, we can verify the superiority of proposed question decomposition method and the contribution of it to the question answer system.

한국어

본 논문에서는 질의 응답 시스템에서 효율적인 정답 추출을 위해 언어 분석과 질문 패턴 정보를 이용한 질문 분할을 제안한다. 질문 분할은 복잡도가 높은 질문을 도메인에 맞게 분할하여 정답 후보 검색의 효율성을 높이고, 분할된 하위 질문들의 관계와 처리 순서 등을 인식함으로써 질의 응답 시스템의 절차적인 문제 해결에 도움을 줄 수 있다. 기존에는 주로 구문적인 정보를 기반으로 하는 질문 분할 방식을 사용하였으며, 이는 질문 분할 자체에 많은 한계점 이 있어 정확한 질문 분할 효과를 기대하기 힘든 측면이 있었다. 이에 본 논문에서는 하이브리드 기반의 질문 분할 방식을 제안하였으며, 국내 퀴즈 프로그램에서 발췌한 1,000개의 평가셋을 이용하여 질문 분할의 정확도와 질의 응 답 시스템 기여도를 확인하고 제안한 질문 분할 방법의 우수성을 검증하였다.