주 키워드와 부 키워드를 이용한 자연언어 정보 검색 모델

A Model of Natural Language Information Retrieval Using Main Keywords and Sub-keywords

정보 검색이란 사용자의 정보 요구를 만족하는 관련 정보를 검색하는 것이다. 그러나 정보 검색 시스템의 하나의 역활은 관련 정보의 집합들을 단순히 제시하는 것이 아니라 주어진 요구 사항에 가장 가까운 문서를 결정하는데 도움을 주는 것이다. 최근에 여러 가지 텍스트 분석 시스템들에서 내용을 인식하기 위해 구문 분석 방법 사용이 시도되고 있다. 불행히도 단독의 구문 이해 방법으로는 임의의 텍스트 예들을 완벽하게 분석하기 위해 불충분한 것으로 알려지고 있다. 이 논문에서는 2단계 문서 순위에 기반한 문서 순위 결정 방법에 대하여 논한다. 1단계는 문서를 검색하기 위해 사용하고 2단계는 검색된 문서를 재순서화하는데 사용한다. 1단계에서 이용된 주키워드는 문서를 구별할 수 있는 좋은 능력을 가지는 명사나 복합명사로서 정의될 수 있다. 2단계에서 이용된 부 키워드는 주키워드나 기능어가 아닌 형용사나 부사 또는 동사로 정의 될 수 있다. 실험은 23,113 항목을 가지는 한국어 백과사전과 일반 사용자들로부터 수집된 161개의 한국어 자연언어 질의로부터 이루어졌다. 자연언어 질의의 85％가 부 키워드를 가지고 있었다. 2단계 문서 순위 방법은 일반 문서 순위 방법보다 현격한 검색 효율의 향상을 제공한다.

An Information Retrieval (IR) is to retrieve relevant information that satisfies user's information needs. However a major role of IR systems is not just the generation of sets of relevant documents, but to help determine which documents are most likely to be relevant to the given requirements. Various attempts have been made in the recent past to use syntactic analysis methods for the generation of complex construction that are essential for content identification in various automatic text analysis systems. Unfortunately, it is known that methods based on syntactic understanding alone are not sufficiently powerful to Produce complete analyses of arbitrary text samples. In this paper, we present a document ranking method based on two-level ranking. The first level is used to retrieve the documents, and the second level to reorder the retrieved documents. The main keywords used in the first level can be defined as nouns and/or compound nouns that possess good document discrimination powers. The sub-keywords used in the second level can be also defined as adjectives, adverbs, and/or verbs that are not main keywords, and function words. An empirical study was conducted from a Korean encyclopedia with 23,113 entries and 161 Korean natural language queries collected by end users. 850% of the natural language queries contained sub-keywords. The two-level document ranking methods provides significant improvement in retrieval effectiveness over traditional ranking methods.