정보검색에서의 효율적인 복합명사의 분석은 정확도와 재현율의 향상을 통해 색인의 질을 높여준다. 복합명사의 분석은 많은 노력이 요구되는 작업이다. 본 논문은 간단한 분해규칙을 이용하여 복합명사의 의미해석을 대신하였다. 실험을 위해 동아일보 사설을 대상으로 복합명사를 추출하고 이를 도출된 분해규칙을 이용하여 분해하였다. 실험을 통해 평균 96.2%의 분해 성공률을 보였다.
다양한 수식을 포함하는 수학 문서들을 효과적으로 검색하기 위해서는 수식 인지 검색 엔진이 필요하다. 본 논문에서는 구조적으로 유사한 수식들을 효과적으로 찾아주는 수식 검색 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 MathML 수식들을 연산자, 변수, 그리고 수식 구조와 같은 3가지 형태의 이질적 색인어로 분리하고 독립적으로 색인한다. 사용자가 MathML 수식을 입력하면 제안 시스템은 이질적인 색인어들을 위한 3가지 언어모델들의 가중치 합을 이용하여 수식들을 검색하고 순위화한다. 244,824개의 MathML 수식을 대상으로 한 실험에서 제안 시스템은 비공개 테스트에서 53%의 1순위 정확률, 공개 테스트에서 63%의 1순위 정확률을 보였다.
본 논문에서는 자연언어 처리 기술인 구문 분석 모듈을 도입해 단어 이상의 단위인 구 단위를 색인과 검색의 단위로 삼는 구 단위 색인 및 검색 기법의 사용을 제안한다. 초기의 정보검색의 방법으로 단일 주제어를 키워드로 색인하여 검색하는 방식이 널리 사용되어 왔으나 문서의 내용을 정확히 표현하기 어렵고 검색 결과의 문서 집합 또한 너무 커서 사용자의 만족도가 낮다 고도의 문서 처리 측면에서는 웹 문서들 자체가 갖는 다양한 오류들로 인해 현실적으로 충분히 만족할 만할 우수한 성능의 구문 분석 모듈이 구현되기는 어려우므로 상향식 구문 분석 모듈을 구현하여 완전한 구문 분석 결과를 얻지 못하는 많은 문장에 대해서도 가능한 구 단위 색인을 이용하여 검색 정확률과 재현률이 향상되고 검색 과정의 처리 부하도 줄이는 장점을 얻는다.
정보(情報)의 축적(蓄積)과 검색(檢索)을 위한 개념(槪念) 조직과정(組織過程)에서는 개념(槪念) 뿐만 아니라 이들 개념간(槪念間)의 상관관계(相關關係)가 명확히 표현되어야 하며 이를 위해서는 인간(人間)의 사고과정(思考科程)에 기초해야 한다. 연관색인법(聯關索引法)에서는 9개의 연관기호(聯關記號)를 통하여 문신 중에서 각 개념간의 관계표현이 가능하며 이들 개념을 순열(順列)시키므로써 주제색인(主題索引)으로서의 기능을 수행할 수 있으며 기존의 색인(索引)시스템에 비해 검색효율의 개선(改善)을 초래할 수 있을 것이다.
본 연구는 전자신문인 한경 KETEL의 기사 전문을 대상으로 키워드를 자동 추출하는 자동색인 시스팀을 구축한 것으로서 한글의 형태적 특성을 이용한 언어학적 분석기법을 적용해서 키워드 화일을 생성하는 법을 제시하였으며, 불용어리스트 조사표 용언인식표의 작성법을 상세히 기술했다. 본 연구에서 얻어진 결론은 다음과 같다. 첫째, 형태소 분석을 통한 자동색인 기법으로 만족할 만한 키워드를 추출할 수 있었다. 둘째, 아직까지는 컴퓨터에 의한 한글의 구문분석과 의미분석이 완전하지 못하므로 자동색인으로 추출된 색인어를 색인자가 조절함으로써 색인의 성능을 향상시킬 수 있었다. 셋째, 이 시스팀에서 만들어진 약 20,000어 정도의 키워드 화일은 향후 디소러스 작성에 기본 자료로 사용할 수 있다. 넷째, 본 시스팀에서는 역순사전을 활용해 조사표와 용언인식표 작성법을 제시하였는데, 이는 여러 자동색인 시스팀 설계에 적용될 수 있을 것이다.
본 논문은 2-패스에 걸쳐 지역, 전역 정보를 추출하고 이 정보들을 이용하여 효과적으로 정답 후보들을 색인하는 방법을 제안한다. 제안한 정답 후보 색인 방법은 다음과 같다. 먼저, 대상 문서에 포함된 모든 정답 후보들을 추출한다. 그리고, 지역 정보(한 문서 내에서 정답 후보와 주변 내용어 사이의 관계)를 이용하여 각 내용어에 점수를 부여한다. 다음으로 전역 정보(모든 문서를 대상으로 하여 정답 후보와 공기 (co-occurrence)하는 내용어 사이의 관계)를 이용하여 각 내용어에 이미 할당되어 있는 점수를 변경한다. 마지막으로 데이터베이스에 각 정답 후보와 점수가 부여된 내용어들을 역파일 형태로 저장한다. 이러한 색인 방법은 빠른 응답 시간과 비교적 높은 정확률을 필요로 하는 실용적 질의 응답 시스템에 적합하다.
웹 문서는 일반 문서들과 달리 자유로운 형식으로 기술되어 있고, 원문에 태그나 코드 등 불필요한 내용들을 많이 포함하고 있어 언어 처리에 바로 사용하기에 적합하지 못하다. 본 논문은 인덱싱 대상 문서로 사용되는 웹 문서를 자동으로 수집하여, 문장 단위로 정렬된 문서로 제작, 관리하는 통합 전처리 시스템인 Web Tagger의 구조와 전처리 방법을 소개한다. Web Tagger는 문서 정제, 문장 분할, 띄어쓰기의 과정을 거쳐 웹 문서에서 표준화된 정보를 추출하고, 형태소 분석기를 포함한 응용 시스템의 목적에 맞게 XML 형식의 원문 코퍼스를 자동으로 생성하고 관리한다. '정규문법(Regexp)', '휴리스틱', '품사 인덱스 참조', 'C4.5를 사용한 학습 규칙' 등의 다양한 전처리 기법은 형태소 분석 정확도 향상과 시스템 안정성 보장에 기여한다.
The present study aims to investigate neural activations according to the level of code switching in English proficient bilinguals and to find the relationship between the performance of language switching and proficiency level using ERPs (event-related potentials). First, when comparing high-proficient (HP) with low-proficient (LP) bilingual performance in a native language environment, the activation level of N2 was observed to be higher in the HP group than in the LP group, but only under two conditions: 1) the language switching (between-language) condition known as indexing attention of code switching and 2) the inhibition of current language for L1. Another effect of N400 can be shown in both groups only in the language non-switching (within-language) condition. This effect suggests that both groups completed the semantic acceptability task well in their native language environment without the burden of language switching, irrespective of high or low performance. The latencies of N400 are only about 100ms earlier in the HP group than in the LP group. This difference can be interpreted as facilitation of the given task. These results suggest that HP showed the differential activation in inhibitory system for L1 in switching condition of L1-to-L2 to be contrary to inactivation of inhibitory system for the LP group. Despite the absence of an N400 effect at the given task in both groups, differential latencies between the peaks were attributed to the differences of efficiency in semantic processing.
본 논문에서는 SGML 문서의 효율적인 검색을 위한 방법론을 제안한다. 이를 위하여 메타 데이터, 색인 범위, 엘리먼트 이롬의 재정의, 그리고 데이터베이스 생성에 관한 정보를 기술할 수 있는 언어로 IDDL을 정의한다. 또한 메타 데이터와 구조에 대한 복합 질의를 효과적으로 표현할 수 있는 질의 언어인 IDQL을 제안한다. 본 논문에서는 제안된 방법론의 유효성을 입증하기 위하여 IDDL과 IDQL에 기반한 검색시스템을 개발하였으며 이를 상이한 구조의 대용량의 문서 집합에 실험하였다. 그 결과, 제안된 방법론은 데이터베이스를 동적으로 구성하며 사용자에게 편리한 검색 환경을 제공하였다.
본 연구의 목적은 이용자 지향적인 정보검색을 수행하기 위한 질의확장용 지식베이스를 구축하는 것이다. 이를 위해 개념기반 정보검색방법과 통계적 기반 정보검색방법을 이용한 지식베이스 구축에 관련된 다양한 이론 연구를 수행하였다. 이들 지식베이스 구축방법에 있어서 공통된 가설은 연관용어의 출현은 문헌집합내의 동시출현 빈도임을 재확인하였고, 이 가설을 근거로 색인파일 알고리즘과 부울 논리의 And 연산자를 이용하여 질의확장용 지식베이스를 구축하였다. 본 지식베이스의 실험 주제는 교육학이며, 교육학개론이란 단행본을 이용하여 색인어들의 연관용어를 자동으로 제시해줄수 있는 실험용 지식베이스를 구축하였다. 실험용 지식베이스는 자연어색인방법과 통제어색인방법을 이용하여 두 개의 지식베이스를 구축해 각 지식베이스 시스템의 질의확장 성능에 대한 평가 작업을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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