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  • P-ISSN1013-0799
  • E-ISSN2586-2073
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Vol.21 No.4

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Efficient Classification of User's Natural Language Question Types using Word Semantic Information

Journal of the Korean Society for Information Management / Journal of the Korean Society for Information Management, (P)1013-0799; (E)2586-2073
2004, v.21 no.4, pp.251-263
https://doi.org/10.3743/KOSIM.2004.21.4.251


& (2004). Efficient Classification of User's Natural Language Question Types using Word Semantic Information. Journal of the Korean Society for Information Management, 21(4), 251-263, https://doi.org/10.3743/KOSIM.2004.21.4.251

Abstract

For question-answering system, question analysis module finds the question points from user’s natural language questions, classifies the question types, and extracts some useful information for answer. This paper proposes a question type classifying technique based on focus words extracted from questions and word semantic information, instead of complicated rules or huge knowledge resources. It also shows how to find the question type without focus words, and how useful the synonym or postfix information to enhance the performance of classifying module.

keywords
질의응답 시스템, 질의 유형 분류, 정답 추출, 단어 의미 정보, 자연어 질의 question-answering system, question type classification, answer extraction, word semantic information, natural language question

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