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문제 정의
- 본 논문에서는 경제분야와 관련된 문서검색을 위한 온톨러지를 구축하는 방법을 제시하고자 한다. 우리는 온톨러지를 단어들로 연결된 일종의 네트워크로 생각하며 다음의 과정에 따라 구죽한다.
- 본 논문에서는 구축될 온톨러지의 근간을 이루는 허브 단어를 결정짓기 위하여 TREC 문서집합에 있는 627, 649개의 Wall Street Journal 문서들에 대한 실험을 행하였다. 먼저, 우리는 문서들로부터 명사들을 추출한 뒤, 불용어를 제거하고 각 단어에 대한 원형 복원 과정을 거친 뒤, 각 단어들의 tf, idf 값을 계산하였는데, 우리는 이를 단어의 가중치라고 부르기로 한다.
- 본 논문에서는 문서 분석을 통하여 특정 도메인의 문서들이 소수의 허브 단어들과 많이 관련됨을 알았다. 따라서 허브 단어들을 추출하는 과정과 그를 중심으로 온톨러지를 구축하는 방법을 제안하였으며 온톨러지의 구축과 문서 검색 과정에 대한 간단한 예를 보였다.
- 대부분의 네트워크에서는 아주 많은 링크들로 연결된 소수의 노드들이 존재하며, 이들은 전체 네트워크에서 중요한 역할을 하게 된다. 본 논문에서는 웹상이나 문서집합에서 많은 다른 단어들과 관련되어 있는 이들 단어들을 허브 단어라 부르기로 하며, 허브 단어 들을 중심으로 문서 검색을 위한 기초적인 온톨러지를 구축한다. 이 때 허브 단어를 결정하기 위하여 우리는 문서에 나타난 단어들의 //(term frequency:단어 빈도수) 값과 观/"(inverted document frequency: 역문헌 빈도수) 값을 계산한 뒤, 높은 tf 값을 가지는 단어들을 허브 단어들로 선택한다.
- 구축된 온톨러지는 전통적인 문서 검색의 인덱스 파일과 같은 역할을 하게 되며, 검색에 있어서 역파일보다 더 많은 의미정보를 제공할 수 있다. 앞으로 우리는 정교한 질의의 처리와 문서 검색을 위해 온톨러지를 수정 및 확장해 나갈 것 이며 또한 경제 분야 외의 다른 분야에 대한 온톨러지도 구축해보고자 한다.
- 이 절에서 우리는 추출된 허브 단어들을 중심으로 온풀러지를 어떻게 구축하는가에 관해 이야기 하고자 한다. 만약 우리가 시소러스나 사전 등과 같은 기존의 자원을 기반으로 온톨러지를 구축해 간다면 인간의 직관에 의존 하는 계층구조에서 벗어나지 못할 것이다.
- 정보검색 시스템은 문서집합에 있는 정보의 내용을 번역하고, 입력된 질의와 관련된 정보를 찾아내는 것을 목적으로 한다. 대부분의 전통적인 정보검색 시스템은 문서들로부터 추출된 명사들의 리스트를 사용하게 되는데, 이 때 추출된 명사들은 다른 명사들과의 관련 의미정보를 가지고 있지 않다.
- 예를 들면, 단어 'company'는 경제분야의 문서 내에서 'share', 'trade', 'stock*, ioan' 등의 단어들과 많은 관련이 있지만, 의학분야의 문서 내에서는 이들 단어들과 별로 연관되어 있지 않다. 즉, 허브 단어들은 특정 도메인에 의존적이며, 본 논문은 Wall Street Journal 문서들을 이용하여 경제분야의 허브 단어들을 추출해내고 이를 중심으로 온톨러지롤 구성해나가고자 한다.
가설 설정
- 본 연구에서는 높은 가중치를 갖는 단어들을 허브 단어로 결정하고 이를 중심으로 기본적인 온톨러지를 구축한 뒤 문서의 분석을 통하여, 단어들간의 관계를 추출하고 그 정보를 온톨러지에 추가하였다. 이때, 허브 단어와 주 변의 다른 단어들이 관련이 있다고 가정하고 관계를 설정해 나가며 온톨러지를 확장해 나간다.
- 우리는 온톨러지를 단어들로 연결된 일종의 네트워크로 생각하며 다음의 과정에 따라 구죽한다. 첫째, 문서집합에서 높은 줄 현빈도를 가진 단어들을 발견할 수 있었는데 이들 단어들이 문서 내에서 다른 많은 단어들과 유기적으로 연결되어 있다고 가정한다. 둘째, 우리는 이들 단어들을 허브 단어 (hub word)라고 규정 하고 이들 단어들을 이용하여 기초적인 네트워크를 구축한다.
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