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문제 정의
- 참고문헌 [3]에서도 구문 분석을 수행하여 의미 관계를 구성하고, Wo「dNet을 사용한 의미 네트워크를 구성하여 용어 체계를 분류하고 이를 기반으로 웹 텍스트 문서를 검색하였다. 그러나 이 논문은 대명사 지시 문제를 해결하고자 하였으며, 품사 무여와 구문 분석에서 몇 가지 중요한 사항들을 언급하지 않았다.
- 본 논문에서는 참고문헌 [3] [8]에서 고려하지 구문 분석을 고려하여 좀 더 적절한 검색 결과가 출력될 수 있도록 하였다. 즉, 품사 무여와 구문 분석의 다중성을 고려하였으며, 의미 네트워크를 사용하여 의미적으로 연관성이 있는 의미 관계를 고려하여 검색이 좀 더 포괄적이고 계층적으로 수행될 수 있도록 하였다.
- 본 논문에서는 참고문헌[3][8]에서 고려하지 않은 품사무여와 구문 분석의 다중성을 고려하여 생성된 모든 문장 분석 결과를 대상으로 검색을 할 것을 논의하였다. 다중성을 고려할 경우 검색 경우의 수가 증가할 가능성은 있다.
- 본 논문의 연구는 기본적으로 의미 관계의 생성과 의미 네트워크를 활용한 웹 텍스트 문서의 검색 기법에 관한 것이다. 참고문헌 [3]에서도 구문 분석을 수행하여 의미 관계를 구성하고, Wo「dNet을 사용한 의미 네트워크를 구성하여 용어 체계를 분류하고 이를 기반으로 웹 텍스트 문서를 검색하였다.
- 참고문헌 [8]에서도 유사한 연구를 하였다. 이 논문에서는 직접적으로 현재의 Goo이e 검색 결과와 자신들의 검색 결과를 제시하여, 자신들 방법의 진보된 결과를 제시하고 있다고 주장한다. 참고문헌 [8] 에서는 Goo이 e 에"Shanghai”, "hot이"' "Five star" 라는 세 개의 검색 단어를 입력하였을 경우에, 단 하나의 검색 결과만이 상하이에 위치한 별 5개의 호텔을 나타내고 다른 하나는 대만에 위치한 "Fa「Eastem Plaza Hot이"을 나타내고 있었다고 한다.
- 다음에 용어(te「m) 분류체계(taxonomy)를 구성한다. 이 시도의 목적은 비슷한 용어를 사용하여 구성된 의미 관계를 일반화시켜서 통계적으로 의미가 있는 패턴을 찾아서 효과적인 검색을 하기 위한 것이다.
가설 설정
- 그리고 Wo「dNet에 기반을 둔 의미 네트워크를 구성할 때에 그 구조를 인간의 의식에 비추어서 체계적인 순서로 구조화화여 구성하는 것을 고려해 보는 것이 좋을 것이며, 인터넷에서 접근 가능한 모든 문서에 대하여 의미 네트워크를 구성해 보는 것도 좋을 것이다. 의미 네트워크를 구성할 때에는 확률 방법론를 활용하여 구성하면 좋을 것이다.
- 본 논문에서는 대명사 지시 결정 문제는 다루지 않기로 한다. 그리고 품사 무여와 구문 분석의 다중성에 대한 문제만 다루어서 보완하기로 한다.
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