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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
최성환 (연세대학교 대학원 문헌정보학과)
저널정보
한국정보관리학회 한국정보관리학회 학술대회 논문집 한국정보관리학회 2001년도 제8회 학술대회 논문집
발행연도
2001.1
수록면
137 - 142 (6page)

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본 논문에서는 벡터모델과 신경망 모델을 이용하여 데이터 퓨전의 관점에서 다중증거로서 가중치, 문헌분리가, 엔트로피, 공기유사도를 적절히 결합하여 질의를 확장하는 방법을 제안한다. 실험결과 코사인 정규화 가중치 알고리즘, 문서길이 정규화 가중치 알고리즘과 결합하여 질의를 확장하는 것이 정규화시키지 않고 단순히 문헌빈도와 역문헌빈도의 조합을 이용한 가중치 알고리즘과 결합했을 때 보다 평균 정확률 향상이 더 높게 나타났다. 또한 다양한 공기기반 유사도를 이용하여 질의확장을 한 결과 벡터모델과 신경망 모델에서 코사인 공기유사도에 기반하여 질의확장한 경우가 다른 공기유사도에 비해 더 좋은 성능을 보였다.

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