• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.73-80
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• 1998

본 연구는 자연어 질의의 형태 및 구문 정보를 바탕으로 불리언 질의를 생성하는데 그 목적을 둔다. 일반적으로 대부분의 상용정보검색시스템은 입력형식을 검색성능이 종은 불리언 형태로 하고 있으나, 일반 사용자는 자신이 원하는 정보를 불리언 형태로 표현하는데 익숙하지 않다. 그러므로 본 정보검색시스템은 자연어 질의를 기본 입력형태로 하여 사용자의 편의성을 높이고, 이 질의를 범주문법에 기반한 구문분석 결과에 의해 복합명사를 고려한 불리언 형태로 변환하여 검색을 수행함으로써 시스템의 검색 성능의 향상을 도모하였다. 정보검색 실험용 데이터 모음인 KTSET2.0으로 실험한 결과 본 논문에서 제안한 자연어 질의로부터 자동 생성된 불리언 질의의 검객성능이 KTSET2.0에서 제공하는 수동으로 추출한 불리언 질의보다 8% 더 우수한 성능을 보였고, 기존 자연어질의 시스템이 수용해온 방법인 형태소 분석을 거쳐 불용어를 제거한 후 Vector 모델을 적용하여 검색을 수행한 경우보다는 23% 더 나은 성능을 보였다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.29 no.4
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• pp.101-121
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• 2012

Since IR systems which adopt only Boolean IR model can not provide ranked search result, users have to conduct time-consuming checking process for huge result sets one by one. This study proposes a method to provide search results ranked by using coupling information between tags instead of index weight information in Boolean IR model. Because document queries are used instead of general user queries in the proposed method, key tags used as queries in a relevant document are extracted. A variety of groups of Boolean queries based on tag couplings are created in the process of extracting queries. Ranked search result can be extracted through the process of matching conducted with differential information among the query groups and tag significance information. To prove the usability of the proposed method, the experiment was conducted to find research trend analysis information on selected research information. Aslo, the service based on the proposed methods was provided to get user feedback for a year. The result showed high user satisfaction.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.258-261
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• 1994

자연언어 인터페이스는 초보자나 비숙련가의 입장에서는 새로운 시스템의 적응에 있어서 어떤 학습도 필요하지 않다는 장점이 있다. 이 연구에서는 불리언 질의를 처리하는 정보검색 시스템의 자연언어 인터페이스를 구혐하였다. 즉, 한국어 자연언어 질의를 불리언 질의로 변환해주는 시스템이다. 접근 방법은 먼저 자연언어 질의를 구문 해석한 후에, 그 결과인 문자의 의존 구조와 불용어 정보를 사용하여 기본적인 불리언 질의를 만든다음, 시소러스를 이용하여 불리언 질의를 확장한다. 여기에서 사용한 구문 해석 방법은 기존 문법에 기반한 방법이다. 변환 시스템은 SPARC-II 호환기종에서 구현되었으며, 약 5만 단어의 사전을 사용한다. 가공된 120 개의 질의를 대상으로 실험한 결과, 전체 소요시간은 13.5초가 걸렸다. 그리고, 변환된 불리언 연산식중에 110개가 적절하게 변환된 것으로 조사되었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.10
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• pp.1219-1229
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• 1999

일반적으로 AND, OR, NOT과 같은 연산자를 사용하는 불리언 질의는 사용자의 검색의도를 정확하게 표현할 수 있기 때문에 검색 전문가들은 불리언 질의를 사용하여 높은 검색성능을 얻는다고 알려져 있지만, 일반 사용자는 자신이 원하는 정보를 불리언 형태로 표현하는데 익숙하지 않다. 본 논문에서는 검색성능의 향상과 사용자 편의성을 동시에 만족하기 위하여 사용자의 자연어 질의를 확장 불리언 질의로 자동 변환하는 방법론을 제안한다. 먼저 자연어 질의를 범주문법에 기반한 구문분석을 수행하여 구문트리를 생성하고 연산자 및 키워드 정보를 추출하여 구문트리를 간략화한다. 다음으로 간략화된 구문트리로부터 명사구를 합성하고 키워드들에 대한 가중치를 부여한 후 불리언 질의를 생성하여 검색을 수행한다. 또한 구문분석의 오류로 인한 검색성능 저하를 최소화하기 위하여 상위 N개 구문트리에 대해 각각 불리언 질의를 생성하여 검색하는 N-BEST average 방법을 제안하였다. 정보검색 실험용 데이타 모음인 KTSET2.0으로 실험한 결과 제안된 방법은 수동으로 추출한 불리언 질의보다 8% 더 우수한 성능을 보였고, 기존의 벡터공간 모델에 기반한 자연어질의 시스템에 비해 23% 성능향상을 보였다. Abstract There have been a considerable evidence that trained users can achieve a good search effectiveness through a boolean query because a structural boolean query containing operators such as AND, OR, and NOT can make a more accurate representation of user's information need. However, it is not easy for ordinary users to construct a boolean query using appropriate boolean operators. In this paper, we propose a boolean query formulation method that automatically transforms a user's natural language query into a extended boolean query for both effectiveness and user convenience. First, a user's natural language query is syntactically analyzed using KCCG(Korean Combinatory Categorial Grammar) parser and resulting syntactic trees are structurally simplified using a tree-simplifying mechanism in order to catch the logical relationships between keywords. Next, in a simplified tree, plausible noun phrases are identified and added into the same tree as new additional keywords. Finally, a simplified syntactic tree is automatically converted into a boolean query using some mapping rules and linguistic heuristics. We also propose an N-BEST average method that uses top N syntactic trees to compensate for bad effects of single incorrect top syntactic tree. In experiments using KTSET2.0, we showed that a proposed method outperformed a traditional vector space model by 23%, and surprisingly manually constructed boolean queries by 8%.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.10 no.1
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• pp.31-52
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• 1993

This study compared the retrieval effectiveness of conventional Boolean and fuzzy set retrieval strategies through a retrieval experiment. The recall ratio of fuzzy set retrieval is 75%, higher than the 60% of Boolean retrieval. On the other hand, the precision ratio of fuzzy set retrieval is 69%, a little bit lower than the 73% of Boolean retrieval.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.1879-1882
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• 2002

본 논문에서는 불리언 모델을 지원하는 정보검색 시스템에서 사용자로부터 입력받은 불리언 질의를 효율적으로 연산하기 위한 3 가지 방법을 제안한다. 첫째, 불리언 대수를 사용하여 형태적으로 불필요한 노드를 제거한다. 둘째 색인어 출현 빈도 정보를 사용함으로써 빈도 0 을 가지는 노드와 이를 포함하는 노드의 연산 제외 여부를 결정하고, 연산 수행 시 시간이 적게 걸리는 순으로 피 연산자와 연산자의 순서를 재배열한다. 셋째, 불리언 질의 내에 복합 명사가 포함되어 있을 경우 구성 명사와 연산자의 조합을 이용한 질의 확장을 실시한다. 처음 두 가지 방법은 검색 속도의 향상을, 세 번째 방법은 정확도의 향상을 목표로 한다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.4 no.12
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• pp.901-910
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• 2003

Generally, most commercial retrieval engines adopt boolean query as user's query type. Although boolean query is useful to retrieval engines that need fast retrieval, it is not easy for user to express his demands with boolean operators. So, many researches have been studied for decades about information retrieval systems using natural language query that is convenient for user. To retrieve documents that are suitable for user's demands, they have to express their demands correctly, So, this thesis proposes interactive query process agent using natural language. This agent expresses demands concrete through gradual interaction with user, When users input a natural language Query, this agent analyzes the query and generates boolean query by selecting proper keyword and feedbacks the state of the keyword selected. If the keyword is a synonymy or a polysemy, the agent expands or limits the keyword through interaction with user. It makes user express demands more concrete and improve system performance. So, this agent can improve the precision of Information Retrieval.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.224-230
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• 2000

기존의 전문 검색 시스템은 문서를 단지 단어의 연속이라는 제한적 관점에서만 바라보았다. 또한 기존의 필드 검색 시스템은 고정된 필드를 색인 및 검색대상으로 하거나, 문서의 내용이 아닌 메타 정보에 관한 검색만이 가능하였다. 본 논문에서는 내용과 필드 구조를 통합하여 가변 필드 구조 문서를 색인 및 검색하는 모델인 교차 필드 검색 모델을 제안한다. 기존 정보검색 시스템의 기능을 기본으로 제공하면서 필드구조를 색인/검색하기 위한 기능적 요구사항을 제시하고, 내용 및 필드 구조를 색인하면서 동적인 삽입/삭제가 가능한 색인 구조를 제안한다. 아울러 검색시에 문서 가중치를 계산하여 문서를 순위조정하는 불리언 모델, 확장 불리언 모델, 벡터 공간 모델의 변형 모델을 제시한다. 아울러 구현 사례로 STEER-XDS 검색 시스템에 대해 알아본다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.31 no.4
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• pp.395-408
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• 2004

A conjunctive Boolean text query refers to a query that searches for tort documents containing all of the specified keywords, and is the most frequently used query form in information retrieval systems. Typically, the query specifies a long list of keywords for better precision, and in this case, the order of keyword processing has a significant impact on the query speed. Currently known approaches to this ordering are based on heuristics and, therefore, cannot guarantee an optimal ordering. We can use a systematic approach by leveraging a database query processing algorithm like the dynamic programming, but it is not suitable for a text query with a typically long list of keywords because of the algorithm's exponential run-time (Ο(n2$^{n-1}$)) for n keywords. Considering these problems, we propose a new approach based on a property called the join sequence separability. This property states that the optimal join sequence is separable into two subsequences of different join methods under a certain condition on the joined relations, and this property enables us to find a globally optimal join sequence in Ο(n2$^{n-1}$). In this paper we describe the property formally, present an optimization algorithm based on the property, prove that the algorithm finds an optimal join sequence, and validate our approach through simulation using an analytic cost model. Comparison with the heuristic text query optimization approaches shows a maximum of 100 times faster query processing, and comparison with the dynamic programming approach shows exponentially faster query optimization (e.g., 600 times for a 10-keyword query).

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.10
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• pp.1374-1385
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• 2004

The relevance feedback process uses information obtained from a user about an initially retrieved set of documents to improve subsequent search formulations and retrieval performance. In the extended Boolean model, the relevance feedback Implies not only that new query terms must be identified, but also that the terms must be connected with the Boolean AND/OR operators properly Salton et al. proposed a relevance feedback method for the extended Boolean model, called the DNF (disjunctive normal form) method. However, this method has a critical problem in generating a reformulated queries. In this study, we investigate the problem of the DNF method and propose a relevance feedback method using hierarchical clustering techniques to solve the problem. We show the results of experiments which are performed on two data sets: the DOE collection in TREC 1 and the Web TREC 10 collection.