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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 모든 지식조직체계의 근간인 용어관계가 동일성, 계층성, 연관성이라는 세 가지 포괄적인 기준에 의해 정의되어 사용됨으로써 정보의 정확성이 중시되는 오늘날의 정보 환경에서 제 기능을 다하지 못하고 있으므로, 그 해결 방안의 하나로 용어관계의 분류 모형을 제시하고자 하는데 목적이 있다. 이를 위해 기존의 여러 지식조직체계에 나타나는 각종 용어관계의 사례와 용어관계에 대한 이론적 연구들을 광범위하게 수집하여 다양한 용어관계의 유형을 파악하였다. 그리고 이를 바탕으로 용어관계를 명확하게 정의하고 범주화할 수 있는 용어관계 분류의 근거를 세우고 용어관계의 분류 모형을 개발하였다. 더 나아가 이 분류 모형을 정보검색을 비롯한 다양한 방면에 활용할 수 있는 방안을 모색하고 향후 용어관계 분류 연구에 대한 제언을 했다.용어관계의 분류 모형 개발에 관한 연구*
Abstract
The purpose of this study is to present the limitation of terminological relationships in the current information environment and to propose a solution to result the richer and refined terminological resources. For this, various kinds of terminological relationships in knowledge organization systems and theoretical researches were collected and analyzed. Based upon the analysis, a methodology for classification of terminological relationships was suggested and classification models were presented. Additionally, four suggestions were made for the practical uses of the classification models.
초록
본 연구는 이메일에 나타난 감성정보 메타데이터 추출에 있어 자연언어처리에 기반한 방식을 적용하였다. 투자분석가와 고객 사이에 주고받은 이메일을 통하여 개인화 정보를 추출하였다. 개인화란 이용자에게 개인적으로 의미 있는 방식으로 컨텐츠를 제공함으로써 온라인 상에서 관계를 생성하고, 성장시키고, 지속시키는 것을 의미한다. 전자상거래나 온라인 상의 비즈니스 경우, 본 연구는 대량의 정보에서 개인에게 의미 있는 정보를 선별하여 개인화 서비스에 활용할 수 있도록, 이메일이나 토론게시판 게시물, 채팅기록 등의 텍스트를 자연언어처리 기법에 의하여 자동적으로 메타데이터를 추출할 수 있는 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 온라인 비즈니스와 같이 커뮤니케이션이 중요하고, 상호 교환되는 메시지의 의도나 상대방의 감정을 파악하는 것이 중요한 경우에 그러한 감성정보 관련 메타데이터를 자동으로 추출하는 시도를 했다는 점에서 연구의 가치를 찾을 수 있다.
Abstract
This paper describes a metadata extraction technique based on natural language processing (NLP) which extracts personalized information from email communications between financial analysts and their clients. Personalized means connecting users with content in a personally meaningful way to create, grow, and retain online relationships. Personalization often results in the creation of user profiles that store individuals preferences regarding goods or services offered by various e-commerce merchants. We developed an automatic metadata extraction system designed to process textual data such as emails, discussion group postings, or chat group transcriptions. The focus of this paper is the recognition of emotional contents such as mood and urgency, which are embedded in the business communications, as metadata.
초록
이 논문의 주요목적은 정보이용자들이 어떤 수준의 정확률 차이에서 유의미하게 차이를 인지하는지를 알아보고자 하는 것이다. 그에 관련한 몇 가지 흥미 있는 결과가 도출되었다. 그 외에 적합성 판정은 이용자의 판정시간과 관계가 없는 것으로 나타났다. 그리고 주제에 대한 이용자의 배경지식과 적합성 판정의 관계가 두드러졌다. 또한, 적합문서의 숫자가 적었을 때 이용자들은 적합성 판정에 더욱 어려움을 겪었다. 마지막으로, 검색결과리스트중 상위 N 문서의 적합성 판정에 대한 중요성을 확인할 수 있었다.
Abstract
The purpose of this study is to investigate what level of difference in precision would be significantly perceived by a human user of an information retrieval system. Not many researches have been conducted with regards to this issue in information retrieval field. Despite the non-significant results, there were several interesting findings in recognizing different levels of precision rates. The correctness of relevance task had little to do with the taken time for the task. In addition, the strong relationship between the subjects' topic familiarity and rate of correct judgments is one of the most interesting results in this study. It turned out that the subjects have more difficulty in a situation they have to judge between the two lists having more non-relevant documents than in a situation they do between the lists having more relevant documents. Finally, the serious influence from the first top N documents in a list for relevance judgment task has been confirmed.