Abstract
The inherent limitation of the conventional approaches in automatic indexing lies in the fact that they compute the relevancy between index terms and documents rather indirectly or relatively. As an alternative the anlaysis of document texts seeks a means of establishing a direct relevancy of the terms. More rigorous linguistic analysis will ensure better chance of relevancy. Various semantic topologies among terms may suggest the sufficient quality for relevancy. The enhanced and guaranteed relevance will allow the high precision of retrieval. Along with this line the on going project in KAIST pursues the user oriented retrieval system that spawns still may other issues that are not c o m n in traditional perspective.
통계적 정보 혹은 벡터 모델을 이용하는 자동 색인은 색인어와 문서간에 관계성을 간접적으로 혹은 상대적으로 계산하기 때문에 검색의 정확도를 높이는데 한계가 있다. 이 보다는 적극적인 방법으로 언어학적 정보와 인공 지능의 기술을 이용하여 색인어의 관계성 을 계산하는 방법론을 소개한다. 동사의 격틀을 이용하여 개발된 시스템으로부터 언어적 분 석 방법의 가능성을 찾아볼 수 있다. 미래의 정보 검색은 사용자 중심으로 구성이 되어 사 용자에 대한 연구가 깊게 반영이 되어야 할 것이다.