Semantic Information Retrieval Based on User-Word Intelligent Network

U-WIN 기반의 의미적 정보검색 기술

The criterion which judges an information retrieval system performance is to how many accurately retrieve an information that the user wants. The search result which uses only homograph has been appears the various documents that relates to each meaning of the word or intensively appears the documents that relates to specific meaning of it. So in this paper, we suggest semantic information retrieval technique using relation within User-Word Intelligent Network(U-WIN) to solve a disambiguation of query In our experiment, queries divide into two classes, the homograph used in terminology and the general homograph, and it sets the expansion query forms at "query + hypemym". Thus we found that only web document search's precision is average 73.5% and integrated search's precision is average 70% in two portal site. It means that U-WIN-Based semantic information retrieval technique can be used efficiently for a IR system.

사용자가 원하는 정보를 얼마나 정확하게 제시하느냐가 정보검색시스템 성능을 판단하는 기준이 된다. 그러나 동형이의어만을 질의어로 이용한 검색 결과는 동형이의어 각 의미에 관련된 문서가 혼재되어 있거나, 특정 의미에 관련된 문서만 집중적으로 나타나는 현상을 볼 수 있다. 그래서 본 논문에서는 한국어 사용자 어휘지능망(U-WIN)의 관계정보를 이용하여, 질의어의 모호성을 해결하는 의미적 정보검색의 기반이 되는 기술을 제안한다. 실험에서 질의어는 전문분야에 주로 사용되는 동형이의어와 보편적으로 사용하는 동형이의로 구분하고, '질의어+상위어' 형태의 확장 질의어를 설정한다 그래서 포탈사이트의 웹 문서만을 대상으로 한 정확률은 73.5%, 통합검색의 정확률은 68.7%로 나타났다. 이것은 U-WIN 기반의 의미적 정보검색 기술이 정보검색 시스템에서 효율적임을 알 수 있다.