Abstract
Patent information search is used for checking existence of earlier works. In patent information search, there are many reasons that fails to get appropriate information. This research proposes a method extracting alternative word candidates in order to minimize search failure due to keyword mismatch. Assuming that two words have similar meaning if they have similar co-occurrence words, the proposed method uses the concept of concentration, association word set, cosine similarity between association word sets and a ranking modification technique. Performance of the proposed method is evaluated using a manually extracted alternative word candidate list. Evaluation results show that the proposed method outperforms the document vector space model in recall.
특허 정보 검색은 연구 및 기술 개발에 앞서 선행연구의 존재 여부를 확인하기 위한 사전 조사 목적으로 주로 사용된다. 이러한 특히 정보 검색에서 원하는 정보를 얻지 못하는 원인은 다양하다. 그 중에서 본 연구는 키워드 불일치에 의한 정보 누락을 최소화하기 위한 대체어 후보 추출 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 대체어 후보 추출 방법은 문장 내에서 함께 쓰이는 단어들이 비슷한 두 단어는 서로 비슷한 의미를 지닐 것이다라는 직관적 가설을 전제로 한다. 이와 같은 가설을 만족하는 대체어를 추출하기 위해서 본 연구에서는 분류별 집중도, 신뢰도를 이용한 연관단어뭉치, 연관단어 뭉치간 코사인 유사도 및 순위 보정 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 대체어 후보 추출 방법의 성능은 대체어 유형별로 작성된 평가지표를 이용하여 재현율을 측정함으로써 평가하였으며, 제안 방법이 문서 벡터공간 모델의 성능보다 더 우수한 것으로 나타났다.