# Question Answering 기술

## Open Domain QA

다양한 주제에 대한 대량의 문서 집합으로부터 자연어 질문에 대한 답변을 찾는 기술로

* 사용자의 검색의도를 파악하는 질의 이해(Query Understanding)기술
* 검색 의도에 부합하는 유의미한 정보를 문서에서 찾아 사용자에게 제공하기 위한 문서 이해(Document Understanding)기술

을 포함합니다.

![](https://3360715702-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-MXlYqHAZoTmO3t5Lqyc%2F-MiQby1wv_arQowwVAPj%2F-MiQcGRr_DWzVBYQYa28%2Fimage.png?alt=media\&token=0e82b866-47ee-41d5-b67a-ed842c641f41)

## Knowledge Base QA

체계화된 지식 구조인 Knowledge Graph를 탐색 기반 또는 임베딩 기반의 방법론을 도입하여 사용자가 필요로하는 질문에 답변을 찾아주는 기술

* Graph Embedding
* Graph Search

![Knowledge Graph](https://3360715702-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-MXlYqHAZoTmO3t5Lqyc%2F-MiQctwRySYpNlPBYwmr%2F-MiQj79i-SAWqQEUkioX%2Fimage.png?alt=media\&token=9aab91ae-e3d7-442e-b743-f27f7d1c53f6)

## 지식스니펫

사용자가 검색한 의도에 부합하는 정보를 자동으로 추출하여 보여주는 검색결과로 질의에 대해 풍부한 정보를 제공함으로써 사용자가 원하는 답을 빠르게 확인할 수 있도록 검색 편의성을 제공합니다.

[자세한 설명 페이지](https://app.gitbook.com/@naver-career/s/kr/~/drafts/-MiQH16xhb2-imYwRYzr/service/search/undefined-2)

* Open Domain Question Answering
* Query Understanding
* Document Understanding
* Machine Reading Comprehension
* Text Mining
* Information Extraction