정보과학회 논문지 B : 소프트웨어 및 응용
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
웹 질의에 존재하는 동사구 수준의 사용자 의도 탐지 기법 |
| 영문제목(English Title) |
Identifying Verb Phrase-Level User Intent from Web Queries |
| 저자(Author) |
김성찬
김경민
맹성현
Seongchan Kim
Kyung-min Kim
Sung-Hyon Myaeng
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 38 NO. 02 PP. 0086 ~ 0095 (2011. 02) |
한글내용
(Korean Abstract) |
효과적인 웹 검색을 위해 질의의 의도를 파악하고자 하는 과거 연구들은 질의를 10개가 안 되는 추상적인 범주나 지역 관련 의도 등으로 분류하는 데 그쳤다. 본 연구에서는 사용자 질의의 의도를 동사구와 같이 구체적 수준에서 파악하는데 주안점을 두고 사용자가 방문한 URL의 스니펫을 분석하여 지도 학습방법으로 분류를 한다. 의도를 나타내는 범주는 대략의 절차적 지식을 담고 있는 eHow 자원을 기반으로 구축한 지식베이스를 사용하였다. 제안한 방법의 우수성을 검증하기 위해 웹 로그를 사용한 실험을 수행한 결과, 단순히 검색기법만을 사용한 비교기준 보다 정확도에서 32.41%가 향상된 결과를 관찰할 수 있었다. 본 연구를 통해 질의나 사용자가 방문한 URL의 스니펫에 존재하는 동사를 추출하여 의도 분석을
할 수 있는 가능성을 보였고, 질의나 스니펫에 존재하는 동사나 명사의 의미적 유사성을 활용하는 것이 사용자 의도를 탐지하는데 있어 핵심 요인임을 발견할 수 있었다.
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영문내용
(English Abstract) |
Previous studies for identifying user intent from web queries have dealt with less than 10 intent categories or local intent at an abstract level. In this study, we represent user intent in the form of ‘verb object’ and identify the verb phrase level user intent based on the snippet of user visited URL. We propose a method for discovering such user intent by using a combination of search and supervised machine learning techniques. And we employ a large-scare how-to knowledge so as to represent user intent. In our experiments, we demonstrate 32.41% of increase in precision by the proposed method compared to a plain search based method. We discover that using verbs and similar meanings of nouns in a query and snippets plays a key role in detecting user intent.
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| 키워드(Keyword) |
웹 질의
방문한 URL의 스니펫
사용자 의도
동사구 수준의 사용자 의도
의도 지식 베이스
검색 및 지도학습방법
사용자 의도 탐지 기법
Web query
Snippet of user visited URL
User intent
Verb phrase-level user intent
Large-scale how-to knowledge
A combination of search and supervised machine lea
Technique of identifying user intent
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