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퍼지 지식베이스를 이용한 효과적인 다언어 문서 검색
Effective Cross-Lingual Text Retrieval using a Fuzzy Knowledge Base 원문보기

한국인터넷방송통신·TV학회논문지 = The Journal of The Institute of Webcasting, Internet Television and Telecommunication, v.8 no.1, 2008년, pp.53 - 62  

최명복 (강릉대학교 컴퓨터공학부)

초록
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다언어 문서검색(CLTR; Cross-Lingual Text Retrieval)은 하나의 언어로 질의가 주어질 때, 그 질의의 언어와는 다른 언어로 되어 있는 문서들을 검색하는 정보 검색을 말한다. 본 논문에서는 두 언어 사이의 용어들 간에 부분 매칭을 다룰 수 있도록 하기 위해 퍼지 다언어 시소러스 기반의 다언어 문서검색 시스템을 제안한다. 제안된 다언어 문서검색 시스템에서는 효과적인 추론을 위해 퍼지 용어 매트릭스를 정의하여 이용한다. 정의된 퍼지 용어 매트릭스에서 용어들 간의 모든 관련도가 전이폐쇄 알고리즘을 이용하여 추론함으로써 용어들 간의 묵시적인 링크가 모두 검색에 반영된다. 이에 따라 제안된 방법은 인간 전문가에 좀 더 가까운 정보검색을 수행하여 검색 효과를 높이게 된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Cross-lingual text retrieval(CLTR) is the information retrieval in which a user tries to search a set of documents written in one language for a query another language. This thesis proposes a CLTR system based on fuzzy multilingual thesaurus to handle a partial matching between terms of two differen...

주제어

#Cross-lingual Text Retrieval   #Multilingual Information Retrieval   #Thesaurus   #Information Retrieval   #Knowledge Base  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 2절에서 살펴본 것과 같이 논문[4-5]에서 제안한 퍼지 다언어 전문가 시스템의 추론 엔진에서는 퍼지 매트릭스를 이용하여 효과적인 추론을 수행하지만 합성 추론에 따른 퍼지 다언어 시소러스에 있는 묵시적인 링크 (Implicit Link)를 무시하고 추론함으로써 인간 전문가와는 매우 다른 검색 결과를 제시할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 전이 폐쇄 알고리즘[기을퍼지 다언어 시소러스에 적용함으로써 논문 [4-5]에서 묵시적인 링크를 무시함으로써 발생하는 문제점을 해결하고자 한다.
  • 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 다언어정보검색을 위한 퍼지용어 매트릭스를 정의하고 정의된 퍼지용어 매트릭스에 전이 폐쇄 알고리즘을 적용하여 추론함으로써 인간 전문가에 좀 더 가까운 검색 결과를 얻을 수 있는 효과적인 다언어 문서 검색 방법을 제안하였다.
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