[논문 리뷰] Question Answering in a Natural Language Understanding System Based on Object-Oriented Semantics

Yuriy Ostapov|arXiv (Cornell University)|2011. 11. 18.

Advanced Computational Techniques and Applications참고 문헌 2인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 사회적 행동 분야에서 일반적인(예/아니오) 및 특수질문(예: 누가, 무엇, 어디)에 답하기 위해 객체지향적 의미론 기반의 질의응답 시스템을 제시한다. 문법적 및 의미적 구문 분석을 통해 질문을 구조화된 술어로 매핑한 후, 지식 기반 내의 실체와 행동을 매칭하는 식별 알고리즘을 적용하여 정확한 답변을 가능하게 한다. 이는 형사학, 비즈니스, 의학 분야에서 유용하다.

ABSTRACT

Algorithms of question answering in a computer system oriented on input and logical processing of text information are presented. A knowledge domain under consideration is social behavior of a person. A database of the system includes an internal representation of natural language sentences and supplemental information. The answer {\it Yes} or {\it No} is formed for a general question. A special question containing an interrogative word or group of interrogative words permits to find a subject, object, place, time, cause, purpose and way of action or event. Answer generation is based on identification algorithms of persons, organizations, machines, things, places, and times. Proposed algorithms of question answering can be realized in information systems closely connected with text processing (criminology, operation of business, medicine, document systems).

연구 동기 및 목표

• 형식화된 의미 표현을 사용하여 텍스트 입력 기반으로 복잡한 질문에 답할 수 있는 자연어 이해 시스템을 개발하는 것.
• 현재까지 형식화된 구조가 거의 없는 텍스트 데이터의 일부만 이용 가능한 기존 정보 시스템의 한계를 해결하는 것, 특히 형사학, 비즈니스, 의학 분야에서의 적용을 고려하여.
• 실제 세계의 객체, 행동, 사건을 온톨로지 기반의 객체지향 프레임워크로 모델링하여 광범위한 자연어 텍스트의 논리적 처리를 가능하게 하는 것.
• 주어, 목적어, 시간, 목적 등의 요소를 술어 매칭을 통해 식별하여 일반(예/아니오) 및 특수질문(예: 누가, 무엇, 언제)을 모두 지원하는 것.
• 객체지향적 의미론을 사용한 비형식 텍스트의 형식화가 실제 응용에서 컴퓨터 기반 추론의 정확성과 범위를 향상시킬 수 있음을 입증하는 것.

제안 방법

• 백스-내어 포멀리즘(BNF) 기반의 문법적 분석을 사용하여 질문을 일반(예/아니오) 또는 특수질문(의문사 기반) 유형으로 분류한다.
• 구문 분석된 질문과 데이터베이스 문장으로부터 구조화된 술어(예: 사람, 조직, 행동, 사건, 장소, 시간)를 생성하기 위해 의미 분석을 적용한다.
• 이름, 코드, 의미 유형, 시제, 否정 여부 등의 술어 필드를 비교하여 질문과 지식 기반 간의 실체를 매칭하는 식별 알고리즘을 활용한다.
• 동의어 기반 매칭을 통해 동사를 비교하고, 주어, 목적어, 장소, 시간, 행동 속성 등을 필드별로 비교하여 실체의 동일성을 판단한다.
• 특수질문은 특정 질문 유형(예: 누가, 무엇을 위해, 얼마나 오래)을 대상으로 하여 매칭된 술어에서 해당 속성을 추출한다.
• 직접 매칭이 되지 않을 경우, LEIBNIZ 지식 기반에 저장된 사실들로부터 규칙 기반 시스템을 사용해 추론을 수행하여 답변을 유도한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 문법적 및 의미적 구문 분석을 사용하여 자연어 이해 시스템이 일반적인 예/아니오 질문에 정확하게 답변할 수 있는가?
• RQ2 자연어 질문과 구조화된 지식 기반 간의 실체(사람, 조직, 행동 등)를 식별하는 데 어떤 메커니즘이 작용하는가?
• RQ3 특수질문(예: 누가, 무엇, 언제, 왜)은 어떻게 의문사 기반의 술어 기반 표현에서 특정 의미 필드(예: 주어, 목적어, 시간, 목적)로 매핑되어 해결되는가?
• RQ4 객체지향적 의미론은 형사학 및 비즈니스 관리 분야와 같이 비형식 텍스트 처리가 제한적인 분야에서 얼마나 효과적으로 적용될 수 있는가?
• RQ5 술어 매칭과 동의어 인식은 자연어 입력에서 신뢰할 수 있는 답변 생성을 가능하게 하는 데 어떤 역할을 하는가?

주요 결과

• 질문의 술어 구조를 LEIBNIZ 지식 기반의 사실과 매칭함으로써 시스템은 일반 질문에 대해 예 또는 아니오로 정확하게 답변할 수 있다.
• 특수질문은 관련 의미 필드(예: 주어, 목적어, 시간, 목적)를 식별하고 매칭된 데이터베이스 술어에서 해당 값을 추출함으로써 해결된다.
• 이름, 코드, 성별, 의미 유형 등의 필드를 비교하여 사람, 조직, 행동의 매칭에 높은 정밀도를 달성하는 식별 알고리즘이 구현되었다.
• 동사 동의어, 주어, 목적어, 부사적 수식어(예: 장소, 시간, 목적)를 매칭함으로써 행동과 사건을 포함한 복잡한 질의를 지원한다.
• 이 방법은 형식화가 현재까지 제한적인 분야, 예를 들어 형사학 및 의료 기록 분야에서 광범위한 자연어 텍스트 처리를 가능하게 한다.
• 객체지향적 의미론의 사용은 현대 개발 도구(예: Visual Studio, Delphi) 및 데이터베이스 시스템(예: Oracle, SQL Server)과의 확장성과 통합을 가능하게 한다.