- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
인터넷 정보검색과정에서 가장 보편적으로 사용되고 있는 검색방법은 키워드 검색이다. 키워드 검색은 정확률과 재현율의 관점에서 여러가지 단점을 지니고 있다. 이러한 키워드 검색의 단점을 보완해 줄 수 있는 장치로서 다수의 웹 포털에서 디렉토리 검색서비스를 제공하고 있다. 검색포털에서 제공하고 있는 디렉토리 서비스는 포털별로 상이한 분류체계를 사용하는 이유로 이용자에게 불편을 주고 있으며, 이러한 불편의 해소를 위해 디렉토리 서비스간 통합검색을 제공하는 중개 게이트웨이의 구축필요성이 제기되고 있다. 이에 따라 이 연구에서는 네이버, 야후, 엠파스 등 국내 주요 포털의 디렉토리 서비스를 대상으로 통합검색을 제공하는 중개 게이트웨이의 모형을 구축하고 그 성능을 평가하였다.
Abstract
The most widely used information searching method in the current internet environment is the keyword-based one, which has certain limitations in terms of precision and recall. Most major internet portals provide directory-based searching as a means to complement these limitations. However, that they adopt different classification schemes brings significant inconvenience to the users, and it consequently suggests a need to develop mapping gateway to provide cross-portal, or cross-directory information searching. In this context, this study attempts to develop a prototype system of intermediary gateway for integrated search, using the directory services of three major portals, Naver, Yahoo and Empas, and test its performance.
초록
로치오 알고리즘에 기초한 통제어휘 자동색인 또는 텍스트 범주화에서 적용되어 온 여러 성능 요인들을 재검토하였고, 성능 향상을 위한 기본적인 방법을 찾아보았다. 또한, 동등한 조건에서 통제어휘 자동색인을 위한 로치오 알고리즘 기반 방법의 성능을 다른 학습기반 방법들의 성능과 비교하였다. 결과에 따르면, 통제어휘 자동색인을 위한 로치오 기반의 프로파일 방법은 구현의 용이성과 컴퓨터 처리시간 측면의 경제성이라는 기존의 장점을 그대로 유지하면서도, 다른 학습기반 방법들(SVM, VPT, NB)과 거의 동등하거나 더 나은 성능을 보여주었다. 특히, 색인전문가의 색인작업을 지원하는 반-자동 색인의 목적으로는 비교적 높은 수준의 재현율을 유지하면서 학습 데이터의 증가에 따라 정확률이 크게 향상되는 로치오 알고리즘을 이용한 방법을 우선적으로 고려할 수 있을 것이다.
Abstract
Several performance factors which have applied to the automatic indexing with controlled vocabulary and text categorization based on Rocchio algorithm were examined, and the simple method for performance improvement of them were tried. Also, results of the methods using Rocchio algorithm were compared with those of other learning based methods on the same conditions. As a result, keeping with the strong points which are implementational easiness and computational efficiency, the methods based Rocchio algorithms showed equivalent or better results than other learning based methods(SVM, VPT, NB). Especially, for the semi-automatic indexing(computer-aided indexing), the methods using Rocchio algorithm with a high recall level could be used preferentially.
초록
최근 수년 동안 영상자료와 음성자료 분석에 대한 이론들이 텍스트자료 검색 시스템과 함께 사용되기 위해서 제안 되어 왔으며 데이터 처리 속도의 급격한 향상과 함께 발전되어 왔다. 일반적 검색 방법들은 단지 텍스트만을 사용하지만 텍스트와 그림을 동시에 사용하는 검색 방법 또한 최근에 제안되어 왔다. 본 연구는 다매체자료의 공통기술표현포맷(CRFMD)이라는 이름으로 화상자료와 텍스트자료를 하나의 자료 구조로 통합하는 방법을 제안하고 있으며, 주어진 테스트자료에 대한 화상자료의 유사성 분석에서 텍스트와 그림의 형태소를 함께 사용하였을 때 현격히 개선되어 짐을 보여주고 있다. CRFMD는 의료문서 검색, WWW 검색, 박물관 소장품 검색과 같은 다양한 분야의 다매체자료 검색 및 처리에 응용될 수가 있을 것이다.
Abstract
In recent years, theories of image and sound analysis have been proposed to work with text retrieval systems and have progressed quickly with the rapid progress in data processing speeds. This study proposes a common representation format for multimedia documents (CRFMD) composed of both images and text to form a single data structure. It also shows that image classification of a given test set is dramatically improved when text features are encoded together with image features. CRFMD might be applicable to other areas of multimedia document retrieval and processing, such as medical image retrieval, World Wide Web searching, and museum collection retrieval.
초록
이 연구에서는 복수의 신문기사를 자동으로 요약하기 위해 문장의 의미범주를 활용한 템플리트 기반 요약 기법을 제시하였다. 먼저 학습과정에서 사건/사고 관련 신문기사의 요약문에 포함할 핵심 정보의 의미범주를 식별한 다음 템플리트를 구성하는 각 슬롯의 단서어를 선정한다. 자동요약 과정에서는 입력되는 복수의 뉴스기사들을 사건/사고 별로 범주화한 후 각 기사로부터 주요 문장을 추출하여 템플리트의 각 슬롯을 채운다. 마지막으로 문장을 단문으로 분리하여 템플리트의 내용을 수정한 후 이로부터 요약문을 작성한다. 자동 생성된 요약문을 평가한 결과 요약 정확률과 요약 재현율은 각각 0.541과 0.581로 나타났고, 요약문장 중복률은 0.116으로 나타났다.
Abstract
This study proposes a template-based method of automatic summarization of multiple news articles using the semantic categories of sentences. First, the semantic categories for core information to be included in a summary are identified from training set of documents and their summaries. Then, cue words for each slot of the template are selected for later classification of news sentences into relevant slots. When a news article is input, its event/accident category is identified, and key sentences are extracted from the news article and filled in the relevant slots. The template filled with simple sentences rather than original long sentences is used to generate a summary for an event/accident. In the user evaluation of the generated summaries, the results showed the 54.1% recall ratio and the 58.1% precision ratio in essential information extraction and 11.6% redundancy ratio.