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논문 상세정보

집단지성을 활용한 시소러스 갱신에 관한 연구: 위키피디아를 중심으로

Thesaurus Updating Using Collective Intelligence: Based on Wikipedia Encyclopedia

초록

이 연구에서는 위키피디아를 활용하여 시소러스를 갱신하고, 그 결과를 평가함으로써 시소러스 갱신에 있어 집단지성의 활용가능성에 대해 확인하고자 하였다. ASIS&T 시소러스를 대상으로 시소러스를 갱신한 결과, 용어 포괄성의 측면에서 ASIS&T 시소러스에 비해 위키 시소러스가 우수한 것으로 나타났다. 또한, 갱신된 시소러스를 평가한 결과, 위키피디아가 시소러스 갱신에 활용될 수 있음이 증명되었다. 특히, 리디렉션, 카테고리, 상호 링크로 요약되는 위키피디아의 구조적 특성은 시소러스의 의미관계를 추출하는 데 있어 적합하다는 것을 확인하였다. 이 연구의 결과를 일반화하기 위해 다국어 시소러스를 포함한 다양한 시소러스를 대상으로 적용해 볼 필요가 있다.

Abstract

The purpose of this study is to suggest how the classic thesaurus structure of terms and links can be mined and updated from Wikipedia encyclopedia, which is the best practice of collective intelligence. In a comparison with ASIS&T thesaurus, it was found that Wikipedia contains a substantial coverage of domain-specific concepts and semantic relations. Furthermore, it was resulted that the structural characteristics of Wikipedia, such as redirects, categories, and mutual links are suitable to extract semantic relationships of thesaurus. It is needed to apply to update various thesauri, including multilingual thesaurus, in order to generalize the results of this research.

저자의 다른 논문

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