Word2vec을 활용한 문서의 의미 확장 검색방법

김우주; 김동희; 장희원

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김우주 (연세대학교) 김동희 (한국철도기술연구원) 장희원 (연세대학교)

저널정보: 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제16권 제10호

발행연도: 2016.10

수록면: 687 - 692 (6page)

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기존의 문서 검색 방법론은 TF-IDF와 같은 벡터공간모델을 활용한 키워드 기반 방법론을 사용한다. 키워드 기반의 문서검색방법론으로는 문제가 몇몇 문제점이 나타날 수 있다. 먼저 몇 개의 키워드로 전체의 의미를 나타내기 힘들 수 있다. 또 기존의 키워드 기반의 방법론을 사용하면 의미상으로 비슷하지만 모양이 다른 동의어를 사용한 문서의 경우 두 문서 간에 일치하는 단어들의 특성치만 고려하여 관련이 있는 문서를 제대로 검색하지 못하거나 그 유사도를 낮게 평가할 수 있다. 본 연구는 문서를 기반으로 한 검색방법을 제안한다. Centrality를 사용해 쿼리 문서의 특성 벡터를 구하고 Word2vec알고리즘을 사용하여 단어의 모양이 아닌 단어의 의미를 고려할 수 있는 특성 벡터를 만들어 검색 성능의 향상과 더불어 유사한 단어를 사용한 문서를 찾을 수 있다.

#시맨틱 검색 #문서특징벡터 #벡터공간모델 #Word2vec #Semantic Search #Document Feature Vector #Vector Space Model

참고문헌 (10)

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[학술지(정기간행물)] - S. Brin / 1998 / The Anatomy of a Large-scale Hypertextual Web Search Engine / Computer Networks and ISDN Systems 33 : 107 ~ 117

[기타자료] - T. Mikolov / 2013 / Efficient estimation of word representations in vector space / arXiv preprint arXiv:1301.3781

[학술대회논문] - T. Mikolov / 2013 / Distributed representations of words and phrases and theier compositionality / Advances in neural information processing systems

[보고서] - Yoshua Bengio / 2002 / New distributed probabilistic language models

[학술대회논문] - Yoshua Bengio / 1999 / Modeling high-dimensional discrete data with multi-layer neural networks / NIPS 99 : 400 ~ 406

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