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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
최근 정보검색 환경은 검색 2.0으로 대표되는 차세대 검색서비스에 대한 논의들이 활발해지고 있다. 따라서 이 연구에서는 정보검색의 발전과 진화에 대한 다양한 논의들을 토대로 정보검색의 발전 과정을 구분하였다. 그리고 현재 거론되고 있는 차세대 검색서비스의 등장 배경, 주요 개념, 그리고 관련 사례와 속성을 파악하였으며, 이러한 속성과 사례에 대한 데이터를 통해 차세대 검색서비스를 설명하는 핵심적인 키워드를 확인하기 위한 군집 분석을 수행하였다. 군집 분석의 결과 차세대 검색서비스를 대표하는 주요 키워드는 소셜 검색, 지능형 의미 검색, 그리고 관계기반 검색 등으로 나타났다.
Abstract
Recently in the area of the information environment, there are lively discussions about search 2.0 which is representative of the next generation search services. In this study, we divide information search model into matching and linking models according the developmental stages. Therefore, on the one hand, we analyze the background, main concepts, related attributes and cases of the next generation search services and the other, we identify the representative keywords by the group analysis of various attributes and cases of it. The result shows that the main keywords such as social search, artificial intelligence and semantic search, and relation/network based search are representative of the search 2.0.
초록
이 연구에서는 위키피디아를 활용하여 시소러스를 갱신하고, 그 결과를 평가함으로써 시소러스 갱신에 있어 집단지성의 활용가능성에 대해 확인하고자 하였다. ASIS&T 시소러스를 대상으로 시소러스를 갱신한 결과, 용어 포괄성의 측면에서 ASIS&T 시소러스에 비해 위키 시소러스가 우수한 것으로 나타났다. 또한, 갱신된 시소러스를 평가한 결과, 위키피디아가 시소러스 갱신에 활용될 수 있음이 증명되었다. 특히, 리디렉션, 카테고리, 상호 링크로 요약되는 위키피디아의 구조적 특성은 시소러스의 의미관계를 추출하는 데 있어 적합하다는 것을 확인하였다. 이 연구의 결과를 일반화하기 위해 다국어 시소러스를 포함한 다양한 시소러스를 대상으로 적용해 볼 필요가 있다.
Abstract
The purpose of this study is to suggest how the classic thesaurus structure of terms and links can be mined and updated from Wikipedia encyclopedia, which is the best practice of collective intelligence. In a comparison with ASIS&T thesaurus, it was found that Wikipedia contains a substantial coverage of domain-specific concepts and semantic relations. Furthermore, it was resulted that the structural characteristics of Wikipedia, such as redirects, categories, and mutual links are suitable to extract semantic relationships of thesaurus. It is needed to apply to update various thesauri, including multilingual thesaurus, in order to generalize the results of this research.
초록
기계학습 기반 문서범주화 기법에 있어서 최적의 자질을 구성하는 것이 성능향상에 있어서 중요하다. 본 연구는 학술지 수록 논문의 필수적 구성요소인 저자 제공 키워드와 논문제목을 대상으로 자질확장에 관한 실험을 수행하였다. 자질확장은 기본적으로 선정된 자질에 기반하여 WordNet과 같은 의미기반 사전 도구를 활용하는 것이 일반적이다. 본 연구는 키워드와 논문제목을 대상으로 WordNet 동의어 관계 용어를 활용하여 자질확장을 수행하였으며, 실험 결과 문서범주화 성능이 자질확장을 적용하지 않은 결과와 비교하여 월등히 향상됨을 보여주었다. 이러한 성능향상에 긍정적인 영향을 미치는 요소로 파악된 것은 정제된 자질 기반 및 분류어 기준의 동의어 자질확장이다. 이때 용어의 중의성 해소 적용과 비적용 모두 성능향상에 영향을 미친 것으로 파악되었다. 본 연구의 결과로 키워드와 논문제목을 활용한 분류어 기준 동의어 자질 확장은 문서 범주화 성능향상에 긍정적인 요소라는 것을 제시하였다.
Abstract
Identifying optimal feature sets in Text Categorization(TC) is crucial in terms of improving the effectiveness. In this study, experiments on feature expansion were conducted using author provided keyword sets and article titles from typical scientific journal articles. The tool used for expanding feature sets is WordNet, a lexical database for English words. Given a data set and a lexical tool, this study presented that feature expansion with synonymous relationship was significantly effective on improving the results of TC. The experiment results pointed out that when expanding feature sets with synonyms using on classifier names, the effectiveness of TC was considerably improved regardless of word sense disambiguation.