자모 단위 합성곱 신경망 기반 맞춤법 오류가 포함된 자주 묻는 질문 자동 분류 


46권  6호, pp. 563-569, 6월  2019
10.5626/JOK.2019.46.6.563


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  요약

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.


  통계
2022년 11월부터 누적 집계
동일한 세션일 때 여러 번 접속해도 한 번만 카운트됩니다. 그래프 위에 마우스를 올리면 자세한 수치를 확인하실 수 있습니다.
  논문 참조

[IEEE Style]

Y. Jang, H. Kim, D. Kang, S. Kim, H. Jang, "Jamo Unit Convolutional Neural Network Based Automatic Classification of Frequently Asked Questions with Spelling Errors," Journal of KIISE, JOK, vol. 46, no. 6, pp. 563-569, 2019. DOI: 10.5626/JOK.2019.46.6.563.


[ACM Style]

Youngjin Jang, Harksoo Kim, Dongho Kang, Sebin Kim, and Hyunki Jang. 2019. Jamo Unit Convolutional Neural Network Based Automatic Classification of Frequently Asked Questions with Spelling Errors. Journal of KIISE, JOK, 46, 6, (2019), 563-569. DOI: 10.5626/JOK.2019.46.6.563.


[KCI Style]

장영진, 김학수, 강동호, 김세빈, 장현기, "자모 단위 합성곱 신경망 기반 맞춤법 오류가 포함된 자주 묻는 질문 자동 분류," 한국정보과학회 논문지, 제46권, 제6호, 563~569쪽, 2019. DOI: 10.5626/JOK.2019.46.6.563.


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