학술대회자료
QA 서비스 커버리지 확보를 위한 주제기반 지식 확장 모델
Thematic Knowledge Expansion Model for Securing Coverage of Question Answering Services
- 한국IT서비스학회
- 한국IT서비스학회 학술대회 논문집
- 2016추계학술대회
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2016.1165 - 68 (4 pages)
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최근 딥러닝을 필두로 주요 인공지능(AI) 기반 기술들이 크게 발전함에 따라 다양한 수준과 형태의 인공지능 응용들이 활발히 제시되고 있다. 본 논문에서는 다양한 인공지능 서비스 중 질의응답(Question Answering; QA) 서비스의 서비스 커버리지를 높이기 위한 방법에 대해 다룬다. 논문에서는 실험을 통해 일반적으로 사용자들은 QA 서비스를 사용하거나 접함에 있어 무작위적인 주제에 대한 QA 보다는 특정 주제로 정리될 수 있는 지식의 연결고리를 기반으로 QA를 사용하는 경 향이 있으며, 이러한 주제를 커버하는 배경 지식베이스를 통해 QA 서비스를 제공할 경우 실제 사용자가 느끼는 QA 서비스의 완성도 및 서비스 만족도가 크게 높아질 수 있음을 실험적 결과를 통해 살펴본다. 논문에서는 이를 기반으로 구성된 주제기반 지식 확장 모델의 구조 및 그 결과에 대해 다루고, 나아가 이를 도메인 지식 확장 플랫폼에 적용한 초기 결과에 대해 다룬다.
1. 서론 – ‘다양한 AI 서비스의 등장’
2. 본론 – ‘지식기반 서비스와 도메인’
3. 결론
[참고문헌]
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