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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이상훈 (에모리대학교) 문승진 (수원대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제23권 제11호
발행연도
2017.11
수록면
611 - 616 (6page)
DOI
10.5626/KTCP.2017.23.11.611

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정보검색에서 질의확장은 가장 널리 알려진 기술로서 사용자가 입력한 질의에 외부적인 지식을 추가해서 조건에 맞게 질의를 확장시켜 검색도구의 능력을 향상시키는데 많이 사용되어 왔다. 하지만, 질의에 사용되는 단어의 애매모호함은 검색도구가 성능을 낮추기 때문에 이러한 문제는 여전히 풀어야 할 과제로 남아있다. 본 논문에서는 단어의 의미를 나타낼 수 있는 도메인을 사용해서 이러한 문제를 해결하는 방법을 제시한다. 특히 토픽 모델을 이용한 도메인 중심 모델을 사용해서 질의를 확장하는 기술을 제안한다. 실험은 기존 모델들과 비교로 이루어졌고, 그 결과 제시된 방법은 높은 성능을 보이는 것으로 나타났다.
#정보검색 #질의확장 #토픽모델 #도메인 #information retrieval #query expansion #topic model #domain

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 실험 및 분석
4. 결론 및 향후 연구과제
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
Ekmekcioglu, F. Cuna, Alexander M. Robertson, and Peter Willett, Effectiveness of query expansion in ranked-output document retrieval systems, Journal of Information Science, Vol. 18, No. 2, pp. 139-147, 1992. E. Voorhees, Using WordNet to disambiguate Word Senses for Text retrieval, ACM SIGIR, Pittsbourgh, PA, 1993. Miller, George A., Richard Beckwith, Christiane Fellbaum, Derek Gross, and Katherine J. Miller, Introduction to wordnet: An on-line lexical database, International journal of lexicography, Vol. 3, No. 4, pp. 235-244, 1990. Gonzalo, Julio, Felisa Verdejo, Irina Chugur, and Juan Cigarran, Indexing with WordNet synsets can improve text retrieval, Proc. of COLING/ACL 1998, Workshop on Usage of WordNet for Natural Language Processing, 1998. Carpineto, Claudio, Giovanni Romano, and Vittorio Giannini, Improving retrieval feedback with multiple term-ranking function combination, ACM Transactions on Information Systems (TOIS), Vol. 20, No. 3, pp. 259-290, 2002.

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