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논문 기본 정보

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저자정보
장영진 (강원대학교) 김학수 (강원대학교) 강동호 (신한은행) 김세빈 (신한은행) 장현기 (신한은행)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.46 No.6
발행연도
2019.6
수록면
563 - 569 (7page)
DOI
10.5626/JOK.2019.46.6.563

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웹이나 모바일 사용자는 홈페이지에 구축된 자주 묻는 질문 시스템(Frequently Asked Question: FAQ, 이하 FAQ)을 이용하여 원하는 정보를 얻는다. 기존 FAQ 시스템은 검색 모델을 기반으로 입력과 가장 유사하다고 판단되는 질의응답 후보를 사용자에게 보여준다. 하지만 검색 모델은 문서 색인에 의존하기 때문에 입력 문장의 맞춤법 오류에 취약하다. 따라서 본 논문에서는 FAQ 시스템을 문장분류기에 적용하여 맞춤법 오류를 최소화하는 모델을 제안한다. 자모 단위 합성곱 신경망을 이용한 임베딩 계층을 통해 사용자 입력의 맞춤법 오류를 줄이고, 클래스 임베딩과 전방 전달 신경망을 적용하여 분류기의 성능을 높였다. 제안 모델은 457개와 769개의 FAQ 클래스 분류에 대한 실험 결과로 Micro F1 score 기준 각각 81.32%p, 61.11%p의 높은 성능을 보였으며, 모델 예측의 신뢰도를 평가하기 위해 sigmoid 함수를 이용하여 신뢰도를 수치화했다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 본론
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (12)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-569-000782015