질의 응답 시스템의 기본 원리
지식 기반 질의 응답
- 미리 구축된 구조화된 지식을 활용하여(Knowledge Base) 질문에 답변하는 방식
1. 작동 원리
1단계: 질문 분석 (Question Analysis)
- 사용자가 입력한 질문을 분석하여 질문 의도 파악
- 질문에 포함된 개체(Entity)와의 관계(Relation) 식별
- 자연어 이해 기술을 사용하여 질문을 구조화된 형태로 변환
- 예시
- 질문: 서울의 인구는?
- 식별 개체: 서울
- 식별 속성: 인구
2단계: 지식 매칭 (Knowledge Matching)
- 분석된 질문의 구조화된 표현을 미리 구축된 지식 베이스의 구조와 매칭
- 질문에 나타난 개체와 관계 → 지식 베이스 내의 Node, Edge와 연결
- 질문의 의도에 부합하는 지식 베이스 내의 정보 탐색
- 예: “서울” 노드에서 “인구” 속성에 연결된 값 검색
3단계: 답변 생성 (Answer Generation)
- 지식 매칭 결과를 바탕으로 사용자의 질문에 대한 답변 생성
- 지식 베이스에서 직접 값을 가져오거나
- 추론(Inference)을 통해 새로운 사실을 도출하여 답변을 구성하기도 함
- 자연어 생성 기술을 활용 → 구조화된 정보를 자연스러운 문장 형태로 변환 → 사용자에게 제공
2. 핵심 특징
- 장점
- 정확하고 논리적인 답변을 제공할 수 있음
- 추론을 통해 명시적으로 저장되지 않은 정보에 대한 답변이 가능함
- 단점
- 지식 베이스 구축에 많은 노력과 전문 지식이 필요함
- 지식 베이스에 없는 정보에 대한 질문에는 답변할 수 없음
3. 활용 예시
- 시맨틱 웹 기반 질의 응답 시스템
- 챗봇 (특정 도메인에 특화된 경우)
