초록
본 연구에서는 복잡한 질문의 의미 분석에 초점을 맞추고, 복잡한 질문의 분해 가능성을 활용하는 새로운 계층적 의미 분석(Hierarchical Semantic Parsing, HSP) 방법을 제안한다. 본 모델은 분해-통합의 개념을 기반으로 한 세 단계 분석 아키텍처 내에서 설계되었다. 첫 번째 단계에서는 복잡한 질문을 일련의 하위 질문으로 분해하는 질문 분해기(question decomposer)를 제안한다. 두 번째 단계에서는 이러한 질문들에 대한 유형과 술어 정보를 추출하는 정보 추출기(information extractor)를 설계한다. 마지막 단계에서는 이전 단계에서 생성된 정보를 통합하여 복잡한 질문에 대한 논리형식(logical form)을 생성한다. 제안한 모델은 대규모 복잡한 질문 의미 분석 데이터셋인 COMPLEXWEBQUESTIONS에서 실험을 수행하였으며, 실험 결과 기존 최고 성능 모델 대비 유의미한 성능 향상을 달성함을 확인할 수 있었다.