QA(질의응답) 시스템은 질의에서 요구하는 정답 유형 및 질의에 사용된 용어를 적용하여 보다 정확한 답을 추출하고자 한다. 그러나 질의에 사용된 용어들이 문서에 그대로 사용되지 않고 같은 의미의 다른 어휘로 출현하기도 하며, 혹은 다른 문법적 정보를 가진 카테고리로 등장하여 정답 추출에 어려움이 따른다. 따라서 본 논문은 질의에서 사용된 의미적으로 더 가까운 단어들로 구성되는 심층적 질의 카테고리의 질의 패턴을 이용한 질의 확장 방법론을 제안한다. 제안한 방법은 질의 유형에 따른 개념 리스트를 우선 구축하고, 학습 알고리즘에 의해 각 질의 카테고리에 대한 개념 리스트를 구축한다. 실험의 결과로서 제안한 방법의 성능이 향상되었음을 입증하였다.
When confronted with a query, question answering systems endeavor to extract the most exact answers possible by determining the answer type that fits with the key terms used in the query. However, the efficacy of such systems is limited by the fact that the terms used in a query may be in a syntactic form different to that of the same words in a document. In this paper, we present an efficient semantic query expansion methodology based on query patterns in a question category concept list comprised of terms that are semantically close to terms used in a query. The proposed system first constructs a concept list for each question type and then builds the concept list for each question category using a learning algorithm. The results of the present experiments suggest the promise of the proposed method.
