정보과학회 논문지 B : 소프트웨어 및 응용
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
자연언어 정보검색에서 상호정보를 이용한 2단계 문서순위 결정 방법 |
| 영문제목(English Title) |
A Two-level Document Ranking Method Using Mutual Information in Natural Language Information Retrieval |
| 저자(Author) |
강현규
박세영
최기선
Hyunkyu Kang
Seyoung Park
Keysun Choi
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 23 NO. 08 PP. 0852 ~ 0861 (1996. 08) |
한글내용
(Korean Abstract) |
정보 검색이란 정보 탐색자가 원하는 요구에 가장 적합한 정보를 검색하는 것이다. 정보검색에서 일반적으로는 질의의 용어들이 문서에 대하여 어느 정도의 중요도를 가지고 존재하느냐를 기준으로 문서를 순서화한다. 그러나, 실제 순서화된 문서들을 보면 질의한 내용과는 다른 문맥의 문서들이 상위로 순서화되는 경우를 볼 수 있다. 상호정보란 단어와 단어 사이의 연관성을 정량적으로 나타낼 수 있는 실질적인 관련도이다. 따라서, 순서화 되는 문서들 중에서 그 문서들의 용어들이 질의의 용어와 어느정도 가까운지 상호정보를 이용하여 재평가하고 재 순서화하여 문맥상으로 보다 질의에 적합한 문서를 상위로 순서화 할 수 있는 2단계 문서 순위 결정 방법을 제안한다. 1단계에서 자동으로 구축된 키워드 색인을 통해 문서를 검색한다. 2단계에서 상호정보를 이용하여 1차검색된 문서를 재 순서화한다. 제안된 방법이 기존의 검색보다 검색효율이 향상됨을 보인다. 또한, 2차 문서 순위 조정 방법에 있어서 여러 가지 공식을 제안 ㅂ누석하였으며 문맥 검색을 반영하는 공식을 찾았다.
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영문내용
(English Abstract) |
An Information Retrieval (IR) is to retrieve relevant information that satisfies user's information needs. Generally, IR system rank documents by weights in document. But we can see that there is different context document ranking from query. Retrieved document context not consists with given query. Mutual information is relation measure which represents relation between a word and another word. Therefore, we would like to re-evaluate relation between terms of retrieved document and terms of query. Measure of relevance represented by reflecting term relations, and re-order result lists in a descending order of relevance documents. In this paper we discuss a model of natural language information retrieval that is a two-level document ranking using a mutual information. At the first level we retrieve documents based on an automatically constructed keyword index. At the second-level we re-order the retrieved documents using mutual information. We show that our method provides significant retrieval effectiveness over traditional linear searching method. Also, we analyze several formulas that re-order the retrieved documents and we found a fomula which reflect the context retrieval.
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