Semantic-based Word Embedding Measure for COVID-19 Healthcare on Big Data Environment

김종윤; 김진홍

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김종윤 (경동대학교) 김진홍 (배재대학교)

저널정보: 한국지식정보기술학회 한국지식정보기술학회 논문지 한국지식정보기술학회 논문지 제16권 제2호

발행연도: 2021.1

수록면: 313 - 319 (7page)

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2019년 말, 전 세계는 이전에 알려지지 않은 인간 병원체인 SARS-COV2로 명명된 바이러스를 알게 되었다. 이는 COVID-19라고 하는 질병으로 1년 이내 지구상의 거의 모든 국가로 퍼져 치명적인 결과를 초래하였다. 2020년 11월 중순까지 전 세계적으로 최소 5천 300만명이 바이러스에 감염되었고, 120만명 이상이 사망하였다. COVID-19로 많은 국가의 경제는 심각한 위기에 쳐했으며, 대유행에 대비하지 않아 전 세계는 놀라운 일이 아닐 수 없었다. 세계 보건 종사자, 국가 정부, 세계 보건기구, 학자 및 전문가들은 모두 인플루엔자 또는 관련 질병이 세계적인 유행이 임백했다고 수년간 이야기를 전해왔다. 최근, COVID-19로 진행 중인 전염병으로 인해 수백만 명의 사람들이 질병에 관한 관련 정보를 검색하려고 시도하고 있다. 질병에 대한 가치있는 정보를 나타내고자 시맨틱기반 한국 QAS (Query Answering System)를 제안한다. COVID-19 관련 질의에 대해 신뢰할 수 있는 답변을 한국어로 제공하는 자동 도메인별 지식 시스템인 것이다. 자연어 처리 기술은 한국 쿼리 및 문서 처리에 사용된다. 또한, 워드 임베딩 방법 CBOW는 문서 변환 및 의미 모델링에 사용된다. 그런 다음 코사인 유사성을 사용하여 쿼리에 대한 해당 결과의 순위를 지정하고 검색하고자 한다. 이 실험은 공개적으로 사용 가능한 권위있는 COVID-19 관련 정보에서 생성 된 자체 Korea Query-answering 데이터 세트로 수행되고, 시스템의 정확도는 0.72 % ~ 0.76 %로 결과를 나타낸다.

#Pandemic #Retrieve relevant information #QAS #Semantic modeling #Automatic domain specific knowledge system.

참고문헌 (16)

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T. Young / 2018 / Recent trends in deep learning based natural language processing / IEEE Computational Intelligence magazine

F. fang / 2018 / Semantic sequential query expansion for Bio-medical article search / IEEE :2169~3536

B. Xu / 2016 / Assessment of learning to rank methods for query expansion / Journal of the Association for Information Science and Technology 67(6):1345~1357

D. Roy / 2018 / Using word embeddings for information retrieval: how collection and term normalization choices aect performance / CIKM :22~26

S. Khan / 2018 / Improving answer extraction for bangali q/a system using anaphora-cataphora resolution / International Conference on Innovation in Engineering and Technology (ICIET) :27~29

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