• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.526-528
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• 2003

공기빈도를 이용한 전역적 질의확장 검색에서 공기유사도를 판정하는데 이용되는 유사계수의 특성에 따른 질의확장 성능을 비교해보았다. 먼저 각 유사계수의 통계적인 특성을 말뭉치와 검색실험 문서집단을 대상으로 살펴본 결과 코사인 계수, 자카드 계수는 고빈도어 선호경향을 보이고 상호정보량과 율의 Y는 저빈도어 선호경향을 보이는 것으로 나타났다. 질의확장 검색실험에서는 고빈도어 선호경향을 가진 유사계수에 비해서 저빈도어 선호경향을 가진 유사계수률 이용할 때 더 종은 성능이 나타났다. 특히 율의 Y는 질의어의 DF가 1에 가깝게 매우 낮을 때 다른 유사계수와 달리 고빈도어를 선호함으로써 항상 저빈도어를 선호하는 상호정보량에 비해서 질의확장 검색에 유리함을 알 수가 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.229-232
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• 2008

웹 정보량이 급속히 늘어나면서 원하는 정보를 효율적으로 찾는 검색 기술의 중요성이 커지고 있다. 검색의 정확성을 높이기 위해서는 검색 질의어와 함께 사용자의 환경, 검색 만족도와 같은 다양한 정보가 필요하다. 사용자의 명시적 피드백을 요구하는 것은 거부감을 줄 수 있으므로 사용자의 잠재적 피드백과 연관 검색어 분석을 통해 검색 질의어를 확장하는 연구가 이뤄지고 있다. 그러나 이러한 검색어 확장과 검색 정확성 사이의 상관관계에 대한 분석이 없어 연관 검색어를 정량적으로 평가할 수 없었다. 본 논문에서는 사용자가 검색 질의어를 변경하면서 검색을 반복하는 과정을 사용자의 잠재적 피드백의 하나로 보고 사용자 만족도를 반영하는 페이지 방문 시간과 함께 분석하여 연속적으로 입력된 검색어가 검색 결과 순위와 사용자 만족도에 미치는 영향을 분석하는 방법을 제안하였다. 마우스 클릭 정보 분석을 통하여 사용자의 검색 만족도를 정량화하였고 특정 주제어에서 관련 검색어가 확장되어 가는 과정은 트리 구조로 표현하였다. 이를 통해 하나의 주제어와 관련해 연속적으로 입력된 검색어 집합으로부터 연관검색어를 추출하고 검색 결과의 정확성을 높일 수 있으며 제안된 트리 구조를 다양한 방향으로 분석하여 검색어, 검색 결과, 사용자 만족도, 배경 지식 등 단순 검색어 분석에서는 나타나지 않는 다양한 정보를 얻을 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권2호
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• pp.171-178
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• 2008

문서에서 외래어가 일관되게 사용되지 않고 여러 이형태로 사용되고 있기 때문에, 정확한 질의어 일치를 지원하는 검색 시스템에서 외래어 질의로 문서를 검색하는데 어려움이 많다. 본 논문에서는 하나의 외래어로 질의할 경우, 원 질의어와 같은 뜻의 다양한 이형태 외래어 질의로 자동 확장하고 정제하여 더 많은 관련 문서를 손쉽게 검색할 수 있는 메타 검색 방법을 제안한다. 이 방법은 1차로 원 질의어에서 다양한 외래어 이형태를 통계적 방법으로 확장하고, 2차로 그 결과를 각 검색 엔진에게 질의하여 일정 개수 이상의 질의어가 문서에 나타났는지, 원 질의어의 문맥과 유사한 문맥에서 그 질의어가 쓰였는지를 비교하여, 같은 뜻의 유효한 외래어를 판별해 내고 이를 이용하여 검색할 수 있도록 한다. 실험 결과, 기준점으로 쓰인 1차로 만든 이형태로 검색했을 때 F값은 평균 38%이었으나, 제안된 방법인 2차로 정제된 질의어로 검색했을 때의 F값은 평균 81%로 매우 향상된 결과를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.183-190
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• 2001

본 논문은 확률기반 자연어 검색 시스템 POSNIR/E를 이용한 여러 가지 유사 적합성 피드백 방법들이 검색 시스템의 성능 향상에 기여할 수 있는 정도를 보여주고, 확률 기반 정보 검색 시스템에 적합한 유사 적합성 피드백 수행 방법을 제시한다. POSNIR/E는 한국어 자연어 검색 시스템, POSNIR를 기반으로 만들어진 영어 자연어 검색 시스템이다. 이 시스템은 성능 향상을 위한 질의 확장의 방법으로 검색 단계에서 유사 적합성 피드백을 사용한다. 검색 단계에서 영어 태거에 의해 태깅된 사용자 질의로부터 질의어를 추출하고 초기 검색을 수행한다. 유사 적합성 피드백을 위하여 초기 검색 결과 중 상위 5개의 문서에 나타나는 키워드를 중요도에 따라 내림차순 정렬하여 상위 10개의 키워드를 초기 질의어에 확장한다. 이렇게 확장된 질의어로 최종 검색을 수행한다. TREC 평가용 테스트 컬렉션 WT10g와 TREC-9의 질의 적합문서 집합을 이용하여 여러 가지 TSV 함수를 사용하여 검색 성능을 평가 하였다. 실험 결과 유사 적합성 피드백을 사용할 경우 TSV 함수에 확률 모델의 CF 요소 뿐만 아니라 TF 요소 등을 적용 시킬 경우 성능 향상에 기여할 수 있음을 알 수 있었다. 또한 색인어와 검색어로 단일어 뿐만 아니라 복합어도 사용할 경우 성능이 향상됨을 알 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.124-126
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• 2002

복합명사는 한국어에서 가장 빈번하게 나타나는 색인어의 한 형태로서, 영어권 중심의 정보검색모델로는 다루기가 어려운 언어 현상의 하나이다. 복합명사는 2개 이상의 단일어들의 조합으로 이루어져 있고. 그 형태 또한 여러 가지로 나타나기 때문에 색인과 검색의 큼 문제로 여겨져 왔다. 특히 한국어에서는 복합명사 분석이 어렵고 복잡하다. 그러므로 본 논문에서는 복합명사 질의어 대해서 질의어를 확장 또는 최적방법을 이용하여 KRISTAL2000 DBMS의 성능을 항상 연구에 중점을 두었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.267-273
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• 2020

검색 엔진에 입력되는 질의 중 입력 빈도는 낮지만 상대적으로 길이가 긴 질의를 롱테일 질의라고 일컫는다. 롱테일 질의가 전체 검색 로그에서 차지하는 비중은 높은 반면, 그 형태가 매우 다양하고 검색 의도가 상세하며 개별 질의의 양은 충분하지 않은 경우가 많기 때문에 해당 질의에 대한 적절한 검색어를 추천하는 것은 어려운 문제다. 본 논문에서는 롱테일 질의 입력 시 적절한 검색어 추천을 제공하기 위하여 질의-문서 클릭 정보를 활용한 추출기반 모델 및 Seq2seq와 GPT-2 기반 생성모델을 활용한 질의 확장 방법론을 제안한다. 실험 및 결과 분석을 통하여 제안 방법이 기존에 대응하지 못했던 롱테일 질의를 자연스럽게 확장할 수 있음을 보였다. 본 연구 결과를 실제 서비스에 접목함으로써 사용자의 검색 편리성을 증대하는 동시에, 언어 모델링 기반 질의 확장에 대한 가능성을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.65-72
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• 2012

21세기 정보화시대에 정보자원의 양은 증대되고 있으며 필요한 정보를 손쉽게 취득하게 해주는 정보검색 시스템의 역할이 중요해지고 있다. 일반적으로 사용자가 원활한 검색을 하기 위해서는 검색하고자 하는 정보에 대한 충분한 사전 파악이 필요하며, 키워드를 식별하는 능력 또한 뛰어나야 한다. 하지만 대부분의 사용자들이 충분한 지식을 갖추고 검색을 수행하지 않으며 질의어에 적합한 효율적인 키워드를 연상하는데 많은 시간을 소비한다. 또한 여러 검색엔진에서 연관검색어 서비스를 제공하고 있지만 이는 검색어와 유사한 의미 내용이 대부분이며 사용자에게 맞는 확장/연관검색어를 제공하여 주지 못한다. 본 논문은 질의어 패턴 분석 기반의 사용자 확장 검색어 추출 및 추천을 통해 사용자의 검색 편의성을 제공하기 위한 시스템을 제안한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.617-624
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• 2016

한글 워드임베딩은 명사 추출과정을 거치지 않으면, 학습에 필요하지 않은 단어까지 학습하게 되어 효율적인 임베딩 결과를 도출할 수 없다. 본 연구는 한글 워드임베딩, 아프리오리, 텍스트 마이닝을 이용하여, 특정 도메인에서 질의어 확장에 의해 보다 효율적으로 답변을 검색할 수 있는 모델을 제안하였다. 워드임베딩과 아프리오리는 질의어에 대해서 의미와 맥락에 따라 연관 단어를 추출하여, 질의어를 확장하는 단계이다. 한글 텍스트 마이닝은 명사 추출, TF-IDF, 코사인 유사도를 이용하여, 유사답변 추출과 사용자에게 답변하는 단계이다. 제안모델은 특정 도메인의 답변을 학습하고, 연관성 높은 질의어를 확장함으로서 답변의 정확성을 높일 수 있다. 향후 연구과제로서, 데이터베이스에 저장된 사용자 질의를 분석하고, 보다 연관성 높은 질의어를 추출하는 연구가 필요하다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1995년도 제2회 학술대회 논문집
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• pp.37-40
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• 1995

본 연구는 자연언어시스템에서 색인어와 탐색어의 특정성에 기인하는 재현율 감소를 극복하기 위한 방법론으로써 탐색어의 확장을 통한 검색효율을 평가하였다. 이를 위하여 우리말 데이터베이스를 대상으로 주제전문가가 자연언어로 작성한 원 질의문 (Q1), 원 질의문에 사용된 탐색어와 데이터베이스내의 색인어간의 유사도를 이용하여 탐색어를 확장한 질의문 (Q2(0.2), Q2(0.3)), 주제전문가인 이용자가 Q1의 의미적인 관계를 고려해서 자연언어로 탐색어를 확장한 질의문 (Q3)을 검색효율면에서 비교하였다. 실험결과, 평균재현율은 Q2(0.2), Q2(0.3), Q3, Q1의 검색의 순이었다. 평균정확율은 Q3, Q2(0.3), Q1, Q2(0.2)검색의 순으로 나타났다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.3874-3884
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• 2000

정보검색시스템은 색인어와 질의어가 정확히 일치하지 않더라도 사용자 질의에 적합한 문서를 검색할 수 있어야 한다. 그러나, 색인어와 질의어간의 용어 불일치는 검색성능의 개선에 심각한 장애요소로 작용해 왔다. 따라서, 본 논문에서는 문서 코퍼스의 단어들간에 자동 용어 정규화를 수행하고, 용어 정규화의 산물을 한국어 정보검색 시스템에 적용하는 방안을 제시한다. 용어 불일치를 완화하기 위해 두가지 용어 정규화, 동치부류와 공기단어 클러스터를 수행한다. 첫째, 음역어, 절차오류, 그리고 동의어를 위해 문맥 유사도를 이용하여 동치부류로 구축하는 작업이다. 둘째, 상호정보와 단어 문맥의 조합을 이용하여 단어 유사도를 계산하고 문맥 기반 용어를 정규화한다. 그런 다음, K-means 알고리즘을 이용하여 자율 클러스터링을 수행하고 공기단어 클러스터를 구축한다. 본 논문에서는 이러한 용어 정규화의 산물들을 용어 불일치를 완화하기 위해 질의어 확장과정에서 사용한다. 다시 말해서 동치부류와 공기단어 클러스터는 새로운 용어로 질의를 확장하는 자원으로서 사용된다. 이러한 질의확장으로 사용자는 질의어에 음역어를 추가하여 질의어를 포괄적으로 만들거나 특정어를 추가하여 질의어를 세밀하게 만들 수 있다. 질의어 확장을 위해 두 가지 상호보완적인 방법인 용어 제시와 용어 적합성 피드백을 이용한다. 실험 결과는 제안된 시스템이 의미적 용어 불일치를 완화할 수 있고, 적절한 유사도 값을 제공할 수 있음을 보여준다. 결과적으로 제안한 시스템이 정보 검색 시스템의 검색 효율을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.