초록

이 연구에서는 문헌 및 질의의 내용을 대표하는 주제어의 중의성 해소를 위해 대표적인 지도학습 모형인 나이브 베이즈 분류기와 비지도학습 모형인 EM 알고리즘을 각각 적용하여 검색 실험을 수행한 다음, 주제어의 중의성 해소를 통해 검색 성능의 향상을 가져올 수 있는지를 평가하였다. 실험문헌 집단은 약 12만 건에 달하는 한국어 신문기사로 구성하였으며, 중의성 해소 대상 단어로는 한국어 동형이의어 9개를 선정하였다. 검색 실험에는 각 중의성 단어를 포함하는 18개의 질의를 사용하였다. 중의성 해소 실험 결과 나이브 베이즈 분류기는 최적의 조건에서 평균 92%의 정확률을 보였으며, EM 알고리즘은 최적의 조건에서 평균 67% 수준의 클러스터링 성능을 보였다. 중의성 해소 알고리즘을 통합한 의미기반 검색에서는 나이브 베이즈 분류기 통합 검색이 약 39.6%의 정확률을 보였고, EM 알고리즘 통합 검색이 약 36%의 정확률을 보였다. 중의성 해소 모형을 적용하지 않은 베이스라인 검색의 정확률 37%와 비교하면 나이브 베이즈 통합 검색은 약 7.4%의 성능 향상률을 보인 반면 EM 알고리즘 통합 검색은 약 3%의 성능 저하율을 보였다.

Abstract

This paper presents a semantic vector space retrieval model incorporating a word sense disambiguation algorithm in an attempt to improve retrieval effectiveness. Nine Korean homonyms are selected for the sense disambiguation and retrieval experiments. The total of approximately 120,000 news articles comprise the raw test collection and 18 queries including homonyms as query words are used for the retrieval experiments. A Naive Bayes classifier and EM algorithm representing supervised and unsupervised learning algorithms respectively are used for the disambiguation process. The Naive Bayes classifier achieved 92% disambiguation accuracy, while the clustering performance of the EM algorithm is 67% on the average. The retrieval effectiveness of the semantic vector space model incorporating the Naive Bayes classifier showed 39.6% precision achieving about 7.4% improvement. However, the retrieval effectiveness of the EM algorithm-based semantic retrieval is 3% lower than the baseline retrieval without disambiguation. It is worth noting that the performances of disambiguation and retrieval depend on the distribution patterns of homonyms to be disambiguated as well as the characteristics of queries.

초록

이 연구에서는 한국형 포털에 적합한 커뮤니티 기반 개인화 검색 서비스 모형을 제안하였다. 개인화 검색 서비스 모형은 이용자의 관심 주제를 파악하는 과정과 이를 반영한 검색 결과 재순위화 및 관련 주제 카테고리와 질의어 추천 과정으로 구성된다. 개인화 검색 모형의 유용성을 검증하기 위한 실험에서는 포털 사이트 다음에서 12일간 수집한 이용자 로그 데이터를 사용하였다. 실험 결과 개별 이용자의 주제 카테고리 선정에 사용한 카페 활동성 분석과 신지식 활동성 분석 데이터는 매우 유용한 것으로 나타났으며, 개인화 검색 결과와 추천 서비스에 대한 만족도도 비교적 높게 나타났다.

Abstract

This study proposes an expanded model of personalized search service based on community activities on a Korean Web portal. The model is composed of defining subject categories of users, providing personalized search results, and recommending additional subject categories and queries. Several experiments were performed to verify the feasibility and effectiveness of the proposed model. It was found that users’ activities on community services provide valuable data for identifying their interests, and the personalized search service increases users’ satisfaction.

초록

과학기술 분류표, 시소러스, 용어사전 등의 주요한 색인 및 검색 도구를 한국어, 영어, 일본어의 3개 언어로 통합 구축하고 활용할 수 있도록 다기능, 다국어 과학기술 통합 개념체계의 개발 방안을 마련하였다. 개념을 기본 단위로 시소러스 모델을 개발하였으며, 용어사전 레코드는 ISO 12620 표준에 근거하여 필수요소를 지정하였다. 또한 과학기술분야 표준분류표를 대분류 수준까지 작성하고 기존 분류표와의 매핑 테이블을 작성하여 다른 분류표를 통한 접근이 가능하도록 하였다. 시소러스, 용어사전, 분류표의 원활한 상호 연계와 운용을 위해서 통합 개념체계 모형을 설계하였다. 본 연구에서 개발한 통합 개념체계를 이용하여 원자력 분야를 대상으로 한 프로토타입 시스템을 구축하고 실제 검색 사례를 제시하였다.

Abstract