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문제 정의
- 본 논문에서는 분류된 사용자 의도 포함 검색 결과 데이터들에서 부류를 대표하는 핵심 단어를 추출한다. 추출된 단어는 검색 사용자의 검색 의도를 반영한다.
- 스키마는 기억에 저장된 개념을 데이터 구조의한 단위로 보고, 개념과 개념의 속성 간의 상호관계를 망 형태로 구성하고 있는 것을 말한다. 본 논문은 스키마를 사용자 질의어로 상정하고, 스키마의 속성을 사용자 의도들의 집합으로 표현한다.<그림 6>은 인텐션맵의 개념적 표상을 나타낸다.
- 본 논문은 웸 정보검색 시스템의 사용자 만족도 향상을 위해 사용자 의도를 자동으로 추출하고, 사용자에게 제공할 수 있는 방법을 제안하였다. 사용자 의도 자질 추출을 위하여 과거 동일한 검색어를 이용하여 검색 작업을 수행했던 검색 사용자들의 질의어에 대한 검색 결과를 바탕으로 사용자 의도 자질을 선정하고, 클러스터링 알고리즘과 사용자 의도추출 알고리즘을 이용하여 사용자 의도를 추출하였다.
- 핵심단어 집합으로 구성된다. 본 논문은 정보 검색자가 검색 의도를 효과적으로 입력하고, 정보 수요에 적합한 검색 결과를 얻을 수 있도록 지원하기 위한 사용자 의도 자동 추출과 이를 이용한 인텐션 맵 구축 방법을 제안한匸}.<그림 4> 는 본 논문이 제안한 인텐션 맵 구축 방법을 구현한 시스템 구성도이다.
- 본 연구는 앞에서 정의한 검색자 요구를 바탕으로 검색 성능 향상을 위해 사용자가 원하는 의도 정보를 자동으로 추출하고, 사용자에게 제공할 수 있는 방법을 제안한다.
- 분류에서 좋은 성능을 나타낸다. 본 연구에서는 실험을 통해 이를 검중하였다. 검증을 위해 우리는 웹에서 총 450건의 블로그(Blog)와 뉴스를 수작업으로 수집 및 분류(애완동물, 연애, 예절, 음식, 이민 임신, 자동차, 주택, 패션)하였고, 각 알고리즘에 대한 성능을 측정하였다.
- 이 물음에 대한 답을 위해 기존 연구에서는 웹 정보 검색 시스템에 입력되는 질의어에 포함된 핵심 단어를 사용자 요구로 가정 하였지만, 본 연구에서는 기존 검색자들의 검색 결과 이력을 바탕으로 한 사용자 요구 분석 방법을 제안한다. 본 연구에서는 정확한 사용자 요구 분석을 위해 건새자 요구를 다음과 갇이 정의한다.
가설 설정
- 2. 검색의도를 생성하는 짧은 지문을 읽는다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.