초록
정보 검색은 다수 자료에서 사용자가 원하는 부분을 찾는 과정을 의미한다. 일반적으로 대규모 자료 집합의 관리를 위해서는 데이터베이스가 사용되는데 인터넷과 같은 복잡한 문서구조들이 공존하는 환경에서는 한 번에 사용자가 원하는 문서를 정확히 찾아내는 것이 어렵기 때문에, 문서에 순위를 부여하여 사용자에게 제시하는 방법이 일반적으로 많이 사용된다. 본 논문에서는 자료에 포함되어 있는 단어들을 단순히 검색하는 것 뿐만 아니라 단어들 간의 순서 및 인접성을 고려한 검색방법을 용어빈도-역문헌빈도 및 n-gram 기법을 응용하여 구현하였다. 그 결과 19,000개 이상의 다수 문서 집합에서 73%의 정확율로 보다 정확한 검색이 가능하게 되었다.
Information retrieval is a method to search the needed data by users. Generally, when a user searches some data in the large scale data set like the internet, ranking-based search is widely used because it is not easy to find the exactly needed data at once. In this paper, we propose a novel ranking-based search method based on sequence and adjacency relationship of user query by the help of TF-IDF and n-gram. As a result, it was possible to find the needed data more accurately with 73% accuracy in more than 19,000 data set.
