Extended Query Search Performance Evaluations for Vector Model and Probabilistic Model of Information System

정보검색시스템의 확률 및 벡터모델에 대한 질의 확장 검색 성능 평가

In this paper, we compare the vector model performance with the probabilistic model of information system. We use LSI(Latent Semantic Indexing) model for vector model, while Condor information search system that is ready to sell on business is used as a probabilistic model. Each model produces the search results from the original queries and the queries extended by a dictionary definition. We compare those results between two models and find out the vector model is much better than the probabilistic model for the most queries.

본 논문은 벡터모델과 확률모델의 성능 비교에 관한 연구이다. 벡터모델로써는 잠재적 의미를 적용한 검색 결과를 찾기 위해 사용되는 LSI 모델을 이용하였다. 확률모델로써는 현재 상용화 단계에 있는 콘도르 정보검색 시스템을 적용하였다. 각 모델 시스템의 검색 성능 비교를 위한 실험은 사용자가 입력한 원래 질의어에 관한 검색 결과를 바탕으로 성능을 비교한 후에, 사전적 의미를 적용한 확장 질의어에 대한 검색 결과를 추가하여 비교하였다. 본 연구에서는 입력된 질의어와 관련된 용어를 추가하여 검색하였을 경우, 확률모델에 비해 벡터모델에서 성능이 대부분의 질의어에 대해서 향상됨을 보인다.