• 제목/요약/키워드: 질의결과 순위결정

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실시간 검색어를 이용한 주제어 기반의 질의응답시스템 (Topic based Question-Answering System using Real-Time Search Terms)

  • 송일현;강상우;서정연
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2011년도 제23회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.33-37
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    • 2011
  • 본 논문에서는 실시간 검색어를 이용한 주제어 기반의 질의응답 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 주제어로 사용자의 질의 범위를 제한함으로써 질의과정에서 발생할 수 있는 오류의 감소를 기대할 수 있다. 제안 시스템은 주제어 기반의 질의응답을 수행하기 위해 검색대상문서 색인, 질의유형결정, 검색결과의 순위화 과정을 거친다. 제안한 방법으로 기준시스템에 비해 P@5에서 질의유형별 평균 69%의 성능향상을 얻었다.

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다중 정보 여과 방법을 이용한 동적 정보 우선 순위 결정 (dynamic Information Ranking using Multiple Information filtering)

  • 김진;윤정섭;조근식
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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    • pp.323-332
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    • 2000
  • 인터넷을 등장으로, 끊임없이 늘어나는 정보의 양은 오히려 사용자의 정보 습득을 어렵게 만들었다. 이를 해결하기 위한 방법으로 검색된 정보에 우선 순위를 부여함으로써 사용자가 원하는 정보를 선별할 수 있는 방법이 등장하였다. 하지만, 이는 사용자의 일시적인 질의만을 가지고 정보의 우선 순위를 결정하기 때문에 사용자가 다시 판단해야 하는 부담을 안게 되었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 내용 기반의 정보 검색(Content-Based Information Retrieval) 방법과 더불어 사용자의 기호를 반영하는 사용자 선호도 기반의 정보 여과(Information Filtering) 방법, 그룹 선호도 기반의 협동적 정보 여과(Collaborative Filtering) 방법을 사용하여 사용자의 요구에 선결조건으로 하며, 구축된 선호도는 벡터로써 표현되어 정보와의 유사도(degree of similarity) 계산에 사용된다. 제안된 방법을 실험하기 위해 MFC(Microsoft Foundation Class) 관련 학습 사이트를 구현하여 사용자 등록을 받았다. 이 과정에서 사용자에게 여러 가지 프로파일을 요구하였으며, 변화하는 사용자의 기호를 반영하기 위해 지속적으로 사용자의 행동을 관찰하였다. 이렇게 구축된 사용자 선호도를 바탕으로 제안된 방법을 실험하고 사용자의 feedback을 통해 결과에 대한 평가를 받아, 논문에서 제안된 방법의 타당성을 입증하였다.

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독립적인 질의 경로들을 사용하여 이질적인 문서들을 검색하는 XML 문서 검색 모델 (XML Document Retrieval Models for Heterogeneous Data Set using Independent Regular paths)

  • 유신재;민경섭;김형주
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제30권1_2호
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    • pp.140-152
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    • 2003
  • XML 문서는 태그를 가지고 있고 이 태그가 중첩됨에 따라 구조를 나타낼 수 있다. XML 문서가 DTD를 가지지 않거나 여러 곳에서 XML 문서를 모았을 때 그 구조는 비정규적 일 수 있다. 사용자는 이러한 비정규적인 구조에 대해 잘 알기 어려우며 설사 잘 알고 있다고 하더라도 실수하기 쉽다. 특히 비정규적인 구조를 가지는 문서들에 대해 정확한 구조질의를 작성하는 것은 더욱 어렵다. 따라서 사용자는 구조가 없거나 있다 하더라도 적은 양의 구조정보 만을 기술하는 일반적인 질의를 작성하게 된다. 이런 환경에서 구조 정보를 이용하여 문서의 순위결정에 이용하고 사용자 구조 질의와 문서 구조간의 차이에 대해 보상해 주는 검색 모델을 제안한다. 질의 처리를 단순화하기 위하여 질의 경로간의 독립을 가정하였다 이 가정은 질의 언어의 표현능력의 저하를 가져올 수 있는데 이를 해결하는 질의 모델도 제시한다. 지금까지 어떤 문서를 위한 테스트 컬랙션이 없었기 때문에 TIPSTER 컬랙션에서 일부 문서를 추출하여 작은 테스트 컬랙션을 만들고 여기에 구조가 없는 질의를 수행하여 제시한 검색 모델의 유용성을 보였다. 실험 결과 벡터 모델에 비하여 평균 67%의 정확률 개선효과를 얻을 수 있었다.

사용자 개인 프로파일을 이용한 개인화 검색 기법 (Personalized Search Technique using Users' Personal Profiles)

  • 윤성희
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제14권3호
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    • pp.587-594
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    • 2019
  • 본 논문은 사용자의 검색 의도와 개별 관심을 반영한 순위화된 검색 결과 문서를 제공하는 개인화 검색 기법을 제안한다. 개인화 검색에서는 사용자의 개별 관심사와 선호도를 정확하게 판별하기 위한 사용자 프로파일을 생성하는 기술이 개인화 검색의 성능을 좌우한다. 개인 프로파일은 사용자의 최근 입력 질의어들과 검색과정에서 참조했던 문서들에 나타나는 주제어들의 가중치와 빈도가 기록된 데이터 집합이다. 사용자 프로파일은 웹 검색에 앞서 사용자의 입력 질의어를 개인화된 질의어들로 확장하기 위해 사용된다. 중의적 질의어의 정확한 의미를 결정하기 위해서 워드넷을 사용하여 프로파일에 등록된 단어들과 의미 유사도를 계산한다. 검색 시스템의 사용자 측에 질의확장 모듈과 순위 재계산 모듈을 확장모듈로 구축하여 진행한 실험에서 개인화 검색 기술을 적용한 실험 결과가 상위문서들에 대해서 정확률과 재현률이 크게 향상된 성능을 보이고 있다.

이질적 검색기와 컬렉션으로부터 검색된 복수 문서 리스트의 효율적인 용합 방법 (A Deterministic Fusion Method for Multiple Lists of Documents from Heterogeneous Search Engines)

  • 이민호;맹성현
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.13-19
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    • 1999
  • 본 논문은 분산, 독립적인 다수의 문서 컬렉션으로부터의 검색결과를 병합하는 컬렉션 융합(collection fusion)문제에 대한 효과적인 랭킹방법을 제시한다. 일반적인 컬렉션 융합 문제란 분산되어 있는 다수의 문서 컬렉션에서 독립적이고 능동적인 검색기들의 검색결과를 효과적으로 랭킹(ranking) 병합하는 것인데, 각기 다른 특성을 가진 다수의 컬렉션을 동일한 검색기를 통하여 검색된 결과를 병합하는 환경과 서로 다른 알고리즘을 갖는 검색기를 통한 검색 결과 병합 환경으로 나누어 질 수 있다. 본 논문에서는 서로 다른 특성을 갖는 다수의 컬렉션을 서로 다른 알고리즘을 갖는 검색기들을 통하여 검색한 결과를 병합하는 방법을 제시한다. 각 컬렉션에 학습 질를 넣어 얻은 정보를 토대로, 실제 질의를 넣었을 때 각각의 컬렉션에서 나온 결과가 통합 결과 집합에서 차지하는 비율과 각 문서의 순위를 결정한다. 기존 연구에서 사용한 방법들은 랜덤성에 의존한 비결정적인 랭킹 방법을 제시하거나, 단순하게 검색결과 집합의 문서 수를 바탕으로 인터리빙(interleaving)하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 학습 질의에서 나온 정보를 기반으로 결정적이면서도 보다 효과적인 랭킹 방법을 제시한다.

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검색엔진의 정확률 향상을 위한 질의어 의미와 사용자 반응 정보의 이용 (Using Query Word Senses and User Feedback to Improve Precision of Search Engine)

  • 윤성희
    • 정보관리학회지
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    • 제26권4호
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    • pp.81-92
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    • 2009
  • 본 논문은 정보검색 시스템의 사용자 질의어와 색인에 기반한 검색 과정에서 나타나는 중의성 해소를 위해 질의어 의미정보와 사용자 피드백을 사용하여 검색 성능을 향상시키는 방법을 소개한다. 의미 정보를 이용하여 질의어의 중의성을 해소하는 검색 과정은 검색 결과로서 의미적으로 무관한 많은 문서들 을 배제할 수 있다. 이를 위해 검색의 색인이 되는 명사 중심의 의미범주를 기반으로 의미정보 지식베이스를 구축하고, 검색 문서들을 색인어와 해당 의미범주로 분류한다. 검색 과정에서는 사용자의 질의 의미 선택과 정답 문서에 대한 참조 행위를 웹 페이지의 순위 결정에 반영하여 검색 성능을 향상시킬 수 있다.

질의어 의미정보와 사용자 피드백을 이용한 웹 검색엔진의 성능향상 (Improving Performance of Web Search Engine using Query Word Senses and User Feedback)

  • 윤성희
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제8권2호
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    • pp.280-285
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    • 2007
  • 본 논문에서는 웹 정보검색 시스템의 사용자 질의어와 색인에 기반한 검색 과정에서 나타나는 중의성을 해소하기 위해 질의어 의미정보와 사용자 피드백을 사용하여 검색 성능을 향상시키기는 방법을 제안한다. 의미 정보를 이용한 질의어 중의성 해소 과정은 결과 문서집합에서 의미적으로 무관한 많은 문서들을 배제함으로써 검색 정확도를 크게 높일 수 있는 매우 중요한 처리 과정이다. 검색의 색인어가 되는 명사 중심의 의미범주 분류를 이용하여 의미정보 지식베이스를 구축하고, 웹 문서들을 색인어와 사용되는 의미범주로 분류한다. 사용자의 질의 의미 선택과 정답문서에 대한 참조 행위를 피드백 정보로 웹 페이지의 순위 결정에 반영하여 검색시스템의 성능을 향상시킬 수 있다.

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정보검색에서 부울연산자를 연산하는 식의 수학적 특성 (Mathematical Properties of the Formulas Evaluating Boolean Operators in Information Retrieval)

  • 이준호;이기호;조영화
    • 정보관리학회지
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    • 제12권1호
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    • pp.87-97
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    • 1995
  • 부울 검색 시스템은 구현이 용이하고 빠를 검색 시간을 제공하기 때문에, 오늘날 정보 검색 분야에서 가장 널리 사용되고 있다. 그러나 순수한 부울 검색 시스템은 문서값을 계산할 수 없기 때문에, 검색된 문서들을 질의를 만족하는 정도에 따라 정렬 할 수 없다. 부울 검색 시스템에 순위 결정 기능을 부여하기 위하여 퍼지 집합, Waller-Kraft, Paice, P-Norm, Infinite-One과 같은 확장된 부울 모델들이 개발되어 왔다. 이들 모델에서 부울 연산자 AND와 OR에 대한 계산식은 순위 결정의 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 부울 연산자 계산식의 수학적 특성을 제시하고, 이들이 검색효과에 미치는 영향을 분석한다. 분석 결과는 P-Norm 모델이 높은 검색 효과를 얻기에 가장 적합함을 보여준다.

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사용자 프로파일을 이용한 문서 검색순위 결정에 관한 연구 (A Study on Rankin Decision of Retrieved Documents Using User Profile)

  • 김형균;김용호;이상범
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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    • pp.993-996
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    • 2005
  • 본 논문에서는 동일한 분야의 검색된 문서가 갖는 하나의 성향을 중심으로 문서들 자체가 가지고 있는 관계성을 분석하여 용어의 가중치를 결정하였다. 그리고 사용자의 관심분야와 선호도를 적절히 표현하기 위하여 질의가 아닌 사용자 프로파일을 구축하여 이용하였다. 사용자 프로파일은 관심 분야별로 용어열과 선호도 벡터로 구성하고, ‘사용자접근에 의한 갱신’, ‘사용자 프로파일을 이용한 갱신’ 방법을 이용하여 사용자 프로파일을 사용자 위주로 학습시킨다. ‘사용자 접근에 의한 갱신’ 방법은 주제 분야에 대한 지식이 있는 경우에 적용할 수 있는 방법으로서 실험 결과, 사용자 프로파일이사용자의 선호도를 제대로 표현하기까지의 갱신 회수를 상당히 감소시킬 수 있었다. ‘사용자 프로파일을 이용한 갱신’ 방법은 갱신초기에 수행하는 방법으로서 선호도 값의 차이를 명확히 해주는 결과를 가져온다.

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워드넷 기반 협동적 평가와 하이퍼링크를 이용한 검색엔진의 성능 향상 (Improving Performance of Search Engine By Using WordNet-based Collaborative Evaluation and Hyperlink)

  • 김형일;김준태
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제11B권3호
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    • pp.369-380
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    • 2004
  • 본 논문에서는 정색엔진의 성능 향상을 위하여 질의어의 모호성 해결과 새로운 가중치 부여 방식을 제안한다. 일반적인 검색엔진은 질의어의 형태와 같은 것들이 포함되어 있는 웹 페이지를 결과로 보여주는 내용기만 방식을 사용하고 있다. 검색 결과로 나타난 웹 페이지들의 순위를 결정하는데 있어서도 주어진 질의어와 웹 페이지 사이의 키워드 매칭에 의한 내용기반 방식을 사용한다. 이와 같이 질의어의 형태만으로 웹페이지들과 유사도를 비교한다는 것은 정확한 검색에 많은 장애를 준다. 또한 질의어의 의미에 모호성이 존재할 경우에는 사용자의 의도와 관련 없는 것들이 결과로 나타나기도 한다. 이러한 원인의 발생은 일반적인 검색엔진들이 내용기반 방법을 기반으로 웹 검색에 이용되기 때문이다. 본 논문에서는 질의어에 모호성이 있는 경우 워드넷을 이용하여 모호성을 해결하도록 하는 사용자 인터페이스를 구현했다. 그리고 사용자의 클릭 수를 각 웹 페이지의 가중치에 누적함으로써 다수 사용자의 협동적 평가에 따른 웹 페이지의 중요도가 검색 순위에 반영되도록 하였다. 클릭수의 누적에 있어서 질의어의 의미 카테고리별로 가중치를 구분하여 저장함으로써 보다 세분화된 웹 페이지 가중치 부여 방식을 사용하였다 그리고 점 페이지의 하이퍼링크를 웹 페이지의 가중치에 적용하였다. 웹 페이지의 가중치에 하이퍼링크를 적용함으로써 웹 페이지의 대표성을 가중치에 부여하여 가중치에 신뢰도를 증가시켰다. 실험용 정색엔진이 일반 검색엔진에 비해 높은 검색 정확도를 나타내는 것을 실험을 통해 확인하였다.